CN113642926B - 用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及知识图谱技术领域，公开一种用于风险预警的方法，包括：确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员；从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度；根据危险度进行风险预警。这样，通过案件图谱数据库能够对目标对象进行危险度评估，以能够及时进行风险预警。本申请还公开一种用于风险预警的装置及电子设备、存储介质。

Description

用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质
技术领域
本申请涉及知识图谱技术领域，例如涉及一种用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质。
背景技术
目前，日常生活中常常面临一些人员监控与管理问题，而为了便于进行监控与管理，需要对进行风险预警。
在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：
现有技术中由于案件数据记录中的信息分散，无法对目标对象进行危险度评估，导致难以及时对目标对象进行风险预警。
发明内容
为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
本公开实施例提供了一种用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质，以能够及时进行风险预警。
在一些实施例中，所述用于风险预警的方法，包括：确定待预警的目标对象和所述目标对象对应的关联人员；从预设的案件图谱数据库中提取出与所述目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内所述关联人员对应的举报频次；所述案件图谱数据库包括若干个核心节点，所述核心节点包括目标对象和关联人员，各所述核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；根据所述案件时间信息、所述案件严重程度评分和所述举报频次获取所述目标对象的危险度；根据所述危险度进行风险预警。
在一些实施例中，所述用于风险预警的装置，包括：确定模块，被配置为确定待预警的目标对象和所述目标对象对应的关联人员；提取模块，被配置为从预设的案件图谱数据库中提取出与所述目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内所述关联人员对应的举报频次；所述案件图谱数据库包括若干个核心节点，所述核心节点包括目标对象和关联人员，各所述核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；获取模块，被配置为根据所述案件时间信息、所述案件严重程度评分和所述举报频次获取所述目标对象的危险度；预警模块，被配置为根据所述危险度进行风险预警。
在一些实施例中，所述电子设备包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述的用于风险预警的方法。
在一些实施例中，所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行上述的用于风险预警的方法。
本公开实施例提供的用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质，可以实现以下技术效果：通过确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员；从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度；根据危险度进行风险预警。这样，通过案件图谱数据库能够对目标对象进行危险度评估，根据危险度进行风险预警，从而能够及时对目标对象进行风险预警。
以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
图1是本公开实施例提供的一个用于风险预警的方法的示意图；
图2是本公开实施例提供的另一个用于风险预警的方法的示意图；
图3是本公开实施例提供的另一个用于风险预警的方法的示意图；
图4是本公开实施例提供的一个用于风险预警的装置的示意图；
图5是本公开实施例提供的一个案件图谱数据库的应用示意图；
图6是本公开实施例提供的另一个用于风险预警的电子设备的示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如， A/B表示：A或B。
术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。
术语“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，A与B相对应指的是A与B之间是一种关联关系或绑定关系。
结合图1所示，本公开实施例提供一种用于风险预警的方法，包括：
步骤S101，确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员。
步骤S102，从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型。
步骤S103，根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度。
步骤S104，根据危险度进行风险预警。
采用本公开实施例提供的用于风险预警的方法，通过确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员；从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度；根据危险度进行风险预警。这样，通过从案件图谱数据库中提取出目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次，根据案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次能够对目标对象进行危险度评估，根据危险度进行风险预警，从而能够及时对目标对象进行风险预警。
可选地，关联人员包括与目标对象相关联的人员。
在一些实施例中，关联人员包括处理人、目标对象的同伙、目标对象的共犯或受害人等。
可选地，根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度，包括：根据预设算法利用案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次进行计算，获得目标对象的危险度。
可选地，案件时间信息包括第二预设时间段的边界时间点和案件发生时间等；第二预设时间段用于表征评估危险度的周期。可选地，第二预设时间段的边界时间点包括：评估起始时间和当前计算时间。
可选地，在案件为“预设的第一类型案件”的情况下，案件严重程度评分为“3分”；在案件为“预设的第二类型案件”的情况下，案件严重程度评分为“2分”；在案件为“预设的第三类型案件”的情况下，案件严重程度评分为“1分”。
可选地，在关联人员为目标对象的同伙或共犯的情况下，举报频次包括在第一预设时间段内目标对象的同伙或共犯的被举报次数。
可选地，在关联人员为受害人的情况下，举报频次包括在第一预设时间段内目标对象的被举报次数。
可选地，根据预设算法利用案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次进行计算，获得目标对象的危险度，包括：通过计算获得目标对象的危险度；其中，Score为目标对象的危险度；ts为评估起始时间；tc为当前计算时间；ti为案件发生时间；So为案件严重程度评分；fr为举报频次。
这样，通过预设算法利用案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次进行计算，获得目标对象的危险度，并根据危险度进行风险预警，能够及时对目标对象进行风险预警。
可选地，案件图谱数据库通过以下方式获得，包括：获取案件数据记录；案件数据记录包括若干个案件；对案件数据记录进行实体识别，获得实体识别结果；实体识别结果包括若干个实体；从案件数据记录抽取出各实体之间的关系类型；根据各实体和各实体之间的关系类型构建案件图谱数据库。
可选地，对案件数据记录进行实体识别，获得实体识别结果，包括：通过NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)技术对案件数据记录进行实体识别，获得实体识别结果。
可选地，实体识别结果的类型包括人名、时间和地点中的一种或多种。
可选地，人名包括目标对象、报警人、处理人和关联人员中的一种或多种。
在一些实施例中，通过NLP技术中的实体识别方法，例如LSTM-CRF (Long Short-Term Memory-Conditional Random Field algorithm，长短期记忆 -条件随机场算法)或BERT-CRF(Bidirectional Encoder Representation from Transformers-ConditionalRandom Field algorithm，双向编码表示-条件随机场算法)的深度学习抽取模型进行识别。
可选地，从案件数据记录抽取出各实体之间的关系类型，包括：利用 NLP技术中的关系抽取技术从案件数据记录中提取出各实体之间的关系类型。
在一些实施例中，利用基于BERT的双实体分类模型提取出各实体之间的关系类型。并通过预先定义好的关系类型对所有实体进行关系的分类。
可选地，各实体之间的关系类型包括“目标对象殴打关联人员”、“目标对象和关联人员为同伙”、关联人员举报目标对象”、“目标对象打伤关联人员”和“目标对象辱骂关联人员”等。
可选地，根据各实体和各实体之间的关系类型构建案件图谱数据库，包括：获取各案件的案件类型，并从各实体中确定出目标对象和关联人员；将目标对象和关联人员确定为核心节点，并将目标对象和关联人员之间的关系类型和案件类型确定为边，根据核心节点和边构建案件图谱数据库。
这样，由于目前案件数据记录都是没有经过处理的文本信息，没有将信息进行结构化处理并进行提取，只是一条条的文字记录。通过对案件数据记录进行自然语言处理，提取出实体及实体之间的关系，并通过知识图谱技术利用实体及实体之间的关系进行图谱构建获得案件图谱数据库，能够便于进行查询，提高查询信息的效率。
可选地，根据各实体和各实体之间的关系类型构建案件图谱数据库，包括：获取各案件的案件类型、报警时间和报警地点，并从各实体中确定出目标对象和关联人员；将目标对象和关联人员确定为核心节点，并将目标对象和关联人员之间的关系类型、案件类型、报警时间和报警地点确定为边，根据核心节点和边构建案件图谱数据库。这样，通过在案件图谱数据库的边中加入报警时间和报警地点，能够便于追踪案件进展和分析案件情况等。
可选地，根据危险度进行风险预警，包括：在危险度超过预设阈值的情况下进行风险预警；或，根据危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警。
可选地，根据危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警，包括：获取目标对象的历史危险度；获取危险度和历史危险度之间的变化情况；在危险度变化情况为增加且增幅超过预设幅度的情况下进行风险预警。
可选地，进行风险预警包括：在显示屏上显示警示信息。
在一些实施例中，提示信息为“目标对象某某某危险度变化超过预设幅度，请密切注意目标对象某某某。”
在一些实施例中，通过采用本公开实施例提供的用于风险预警的方法，能够每隔预设时间段对案件图谱数据库中的目标对象进行危险度评估，在目标对象的危险度超过预设阈值的情况下，在显示屏上显示警示信息；或，获取目标对象的历史危险度；并获取危险度和历史危险度之间的变化情况；在危险度变化情况为增加且增幅超过预设幅度的情况下，在显示屏上显示警示信息。
结合图2所示，本公开实施例提供一种用于风险预警的方法，包括：
步骤S201，确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员。
步骤S202，从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型。
步骤S203，根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度。
步骤S204，在危险度超过预设阈值的情况下进行风险预警。
采用本公开实施例提供的用于风险预警的方法，通过从案件图谱数据库中提取出目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次，根据案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次能够对目标对象进行危险度评估，在危险度超过预设阈值的情况下进行风险预警，这样能够及时对目标对象进行风险预警。
结合图3所示，本公开实施例提供一种用于风险预警的方法，包括：
步骤S301，确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员。
步骤S302，从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型。
步骤S303，根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度。
步骤S304，根据危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警。
采用本公开实施例提供的用于风险预警的方法，通过从案件图谱数据库中提取出目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次，根据案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次能够对目标对象进行危险度评估，并根据危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警，这样能够及时对目标对象进行风险预警。
结合图4所示，本公开实施例提供一种用于风险预警的装置，包括：确定模块401、提取模块402、获取模块403和预警模块404；确定模块401 被配置为确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员；并将目标对象和目标对象对应的关联人员发送给提取模块；提取模块402配置为接收确定模块发送的目标对象和目标对象对应的关联人员，从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；并将案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次发送给获取模块；获取模块403被配置为接收提取模块发送的案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次；根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度；并将危险度发送给预警模块；预警模块404被配置为接收获取模块发送的危险度；并根据危险度进行风险预警。
采用本公开实施例提供的用于风险预警的装置，通过确定模块确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员；提取模块从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；获取模块根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度；预警模块根据危险度进行风险预警。这样，通过案件图谱数据库能够对目标对象进行危险度评估，根据危险度进行风险预警，从而能够及时对目标对象进行风险预警。
可选地，案件图谱数据库通过以下方式获得，包括：获取案件数据记录；案件数据记录包括若干个案件；对案件数据记录进行实体识别，获得实体识别结果；实体识别结果包括若干个实体；从案件数据记录抽取出各实体之间的关系类型；根据各实体和各实体之间的关系类型构建案件图谱数据库。
可选地，根据各实体和各实体之间的关系类型构建案件图谱数据库，包括：获取各案件的案件类型，并从各实体中确定出目标对象和关联人员；将目标对象和关联人员确定为核心节点，并将目标对象和关联人员之间的关系类型和案件类型确定为边，根据核心节点和边构建案件图谱数据库。
可选地，预警模块被配置为通过以下方式根据危险度进行风险预警，包括：在危险度超过预设阈值的情况下进行风险预警；或，根据危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警。
这样，通过自然语言处理技术从案件数据记录识别出目标对象的案件数据，根据目标对象的案件数据构建案件图谱数据库，便于用户对案件进行侦破，同时，通过案件图谱数据库能够快速高效的进行案件情况查询，进行可视化的拓展，还能便于阅读和理解当前案件情况，缩短了案件分析查询的时间，并且，对目标对象的危险度进行评估并根据危险度进行风险预警能够有效的帮助用户分析和处置案件。
结合图5所示，图5为本公开实施例提供的一个案件图谱数据库的应用示意图。在一些实施例中，关联人员G和目标对象A因预设的第二类型被记录在案件图谱数据库中，关联人员G和目标对象A是同伙；关联人员 H和目标对象A因预设的第二类型案件被记录在案件图谱数据库中，关联人员H和目标对象A是同伙；关联人员I和目标对象A因预设的第二类型案件被记录在案件图谱数据库中，关联人员I和目标对象A是同伙；关联人员B和目标对象A因预设的第一类型案件被记录在案件图谱数据库中，关联人员B是报警人；关联人员F和目标对象A因预设的第一类型案件被记录在案件图谱数据库中，目标对象A打伤了关联人员B，关联人员B是受害人；关联人员E和目标对象A因预设的第一类型案件被记录在案件图谱数据库中，目标对象A辱骂了关联人员E，关联人员E是受害人；关联人员D和目标对象A因预设的第一类型案件被记录在案件图谱数据库中，目标对象A殴打了关联人员D，关联人员D是受害人；关联人员C和目标对象A因预设的第一类型案件被记录在案件图谱数据库中，关联人员C是处理人。
结合图6所示，本公开实施例提供一种用于风险预警的电子设备，包括处理器(processor)600和存储器(memory)601。可选地，该电子设备还可以包括通信接口(Communication Interface)602和总线603。其中，处理器600、通信接口602、存储器601可以通过总线603完成相互间的通信。通信接口602可以用于信息传输。处理器600可以调用存储器601中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于风险预警的方法。
采用本公开实施例提供的用于风险预警的电子设备，通过确定待预警的目标对象和目标对象对应的关联人员；从预设的案件图谱数据库中提取出与目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内关联人员对应的举报频次；案件图谱数据库包括若干个核心节点，核心节点包括目标对象和关联人员，各核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；根据案件时间信息、案件严重程度评分和举报频次获取目标对象的危险度；根据危险度进行风险预警。这样，通过案件图谱数据库能够对目标对象进行危险度评估，根据危险度进行风险预警，从而能够及时对目标对象进行风险预警。
此外，上述的存储器601中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器601作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器 600通过运行存储在存储器601中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于风险预警的方法。
存储器601可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器601可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。
可选地，电子设备包括服务器、计算机和平板电脑等。
本公开实施例提供了一种存储介质，存储有程序指令，程序指令在运行时，执行上述用于风险预警的方法。
本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述用于风险预警的方法。
上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。
本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (10)

1.一种用于风险预警的方法，其特征在于，包括：
确定待预警的目标对象和所述目标对象对应的关联人员；
从预设的案件图谱数据库中提取出与所述目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内所述关联人员对应的举报频次；所述案件图谱数据库包括若干个核心节点，所述核心节点包括目标对象和关联人员，各所述核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；
根据所述案件时间信息、所述案件严重程度评分和所述举报频次获取所述目标对象的危险度；
根据所述危险度进行风险预警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述案件图谱数据库通过以下方式获得，包括：
获取案件数据记录；所述案件数据记录包括若干个案件；
对所述案件数据记录进行实体识别，获得实体识别结果；所述实体识别结果包括若干个实体；
从所述案件数据记录抽取出各所述实体之间的关系类型；
根据各所述实体和各所述实体之间的关系类型构建案件图谱数据库。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述实体和各所述实体之间的关系类型构建案件图谱数据库，包括：
获取各所述案件的案件类型，并从各所述实体中确定出目标对象和关联人员；
将所述目标对象和所述关联人员确定为核心节点，并将所述目标对象和所述关联人员之间的关系类型和所述案件类型确定为边，根据所述核心节点和所述边构建案件图谱数据库。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述危险度进行风险预警，包括：
在所述危险度超过预设阈值的情况下进行风险预警；或，
根据所述危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在所述危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警。
5.一种用于风险预警的装置，其特征在于，包括：
确定模块，被配置为确定待预警的目标对象和所述目标对象对应的关联人员；
提取模块，被配置为从预设的案件图谱数据库中提取出与所述目标对象对应的案件时间信息、案件严重程度评分和在第一预设时间段内所述关联人员对应的举报频次；所述案件图谱数据库包括若干个核心节点，所述核心节点包括目标对象和关联人员，各所述核心节点之间的边包括各核心节点之间的关系类型；
获取模块，被配置为根据所述案件时间信息、所述案件严重程度评分和所述举报频次获取所述目标对象的危险度；
预警模块，被配置为根据所述危险度进行风险预警。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述案件图谱数据库通过以下方式获得，包括：获取案件数据记录；所述案件数据记录包括若干个案件；对所述案件数据记录进行实体识别，获得实体识别结果；所述实体识别结果包括若干个实体；从所述案件数据记录抽取出各所述实体之间的关系类型；根据各所述实体和各所述实体之间的关系类型构建案件图谱数据库。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，根据各所述实体和各所述实体之间的关系类型构建案件图谱数据库，包括：获取各所述案件的案件类型，并从各所述实体中确定出目标对象和关联人员；将所述目标对象和所述关联人员确定为核心节点，并将所述目标对象和所述关联人员之间的关系类型和所述案件类型确定为边，根据所述核心节点和所述边构建案件图谱数据库。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预警模块被配置为通过以下方式根据所述危险度进行风险预警，包括：
在所述危险度超过预设阈值的情况下进行风险预警；或，根据所述危险度获取第二预设时间段内的危险度变化情况，在所述危险度变化情况超过预设幅度的情况下进行风险预警。
9.一种电子设备，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至4 任一项所述的用于风险预警的方法。
10.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至4任一项所述的用于风险预警的方法。
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