企业在我国经济发展过程中发挥着重要作用,企业融资是企业发展壮大的重要一步,企业信用评价则是企业融资的基础。在过去,企业信用评价由专业评价机构的专业人员完成,整个过程需要较长时间。在互联网发展如此迅速的今天,利用计算机技术对企业信用进行评价成为现实。本论文从企业信用评价系统出发,论文首先研究了信用评价的定义和功能,从经济学的角度更加深入的理解信用评价。然后研究了传统企业信用评价的模型方法,研究了它们的优劣,最后决定运用模型计分法作为本论文评价企业信用的方法。考虑到企业自身信用会受到关联企业信用的影响,比如一个企业的分支企业有严重违法行为,势必会影响到该企业的信用评价。因此本论文以知识图谱为工具,建立企业关联图谱,计算出关联企业信用可以更加准确的确定企业信用。为了构建企业关联图谱和企业信用评价系统,需要充分的企业相关数据,比如企业基本信息、企业财务信息、企业税务信息、企业司法信息等等。本论文运用python语言,Selenium工具实现网络爬虫程序,可以从互联网获取相关企业数据。将数据保存在MySQL数据库中,利用neo4j图数据库存储知识图谱并作为服务提供可视化知识图谱需要的数据,最后基于Java,JavaScript语言作为系统的实现语言,建出企业信用评价系统。传统的专家评价法主要关注企业的财务相关数据,数据维度较为单一且收集数据和专家评价需要消耗较大的时间成本,这些都是本论文尝试解决的问题。基于知识图谱的企业信用评价系统是一个面向用户的网络系统,它操作简单,可以快速分析出需要了解的企业信用信息,并且因为它的数据来自互联网数据,相比较传统信用评价的数据,会有更多的维度,可以更加全面的对企业信用做出评价。本系统不仅适合银行,证券等金融专业机构,还适用于普通用户,是用户查询企业信息,了解企业信用情况的得力工具。