【摘 要】
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以我国A股上市公司大数据为基础，深入分析上市公司之间的多层网络关联关系，构建上市公司关联知识图谱，进而提出基于个性化PageRank算法的风险随机游走模型，对风险传染过程进行模拟。首先，运用爬虫技术获取上市公司的多维度关联数据，进而通过实体消歧和实体统一处理实现知识的获取和融合，构建A股上市公司的关联知识图谱；其次，运用图论基本原理将关联图谱转化为风险传染图谱，并将个性化PageRank风险随机游
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目（21YJCZH030）； 陕西省社会科学基金项目（2021D067）； 西安市社会科学规划基金项目（22JX143）；
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以我国A股上市公司大数据为基础，深入分析上市公司之间的多层网络关联关系，构建上市公司关联知识图谱，进而提出基于个性化PageRank算法的风险随机游走模型，对风险传染过程进行模拟。首先，运用爬虫技术获取上市公司的多维度关联数据，进而通过实体消歧和实体统一处理实现知识的获取和融合，构建A股上市公司的关联知识图谱；其次，运用图论基本原理将关联图谱转化为风险传染图谱，并将个性化PageRank风险随机游走模型引入到风险图谱中，对突发风险事件的传染过程进行高效的可视模拟和预测。本文所构建的知识图谱包含约15万个节点、18万条关系，支持可视化查询、智能化推理和风险传染模拟多重功能，从人工智能视角为金融风险传染这一复杂过程的模拟计算和高效预警提供了新的研究思路和方法，可为金融风险智能监管等研究提供有益参考。
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