本书探讨了知识图谱技术及其在金融大数据分析中的创新应用。针对金融大数据的多维关联、时序多频、尖峰厚尾等特点对数据分析带来的挑战，本书在知识图谱基础上提出了知识大图，对时序多元语义关系进行统一组织与表示，构建亿级金融知识大图。针对系统性金融风险防控、中小企业信用风控等重要问题，本书提出了基于知识大图的体系化金融大数据分析技术方案，介绍了具有多元查询、股权穿透、舆情监测、控制计算、欺诈识别等功能的金融风控大脑，实现对金融风险的精准、实时、动态识别、评估与防控。

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（1）武汉大学大数据研究院院长助理 （2）大数据分析与应用技术国家工程实验室（北京大学）研究员 （3）中国计算机学会高级会员，数据库专业委员会委员

目录
第一章 引言 1
第一节 智能时代的金融大数据分析 1
第二节 概念定义与问题描述 4
第三节 相关研究工作 8
第四节 主要内容与贡献 19
第二章 知识关联与知识大图 21
第一节 知识关联分析 21
第二节 知识大图构建 38
第三节 人在环路知识大图构建平台 41
第三章 金融知识大图构建 48
第一节 跨域金融数据汇聚 48
第二节 概念层金融知识关联分析 57
第三节 实例层金融知识关联分析 66
第四节 金融知识大图迭代构建 84
第四章 金融舆情风险预测 91
第一节 金融舆情风险 91
第二节 动态舆情风险预测 94
第三节 风险传导路径分析 105
第五章 股权穿透与控制权计算 116
第一节 金融知识大图股权穿透分析 117
第二节 金融知识大图控制权计算 128
第三节 股权穿透与控制权计算应用案例 144
第六章 金融知识大图查询与分析平台 157
第一节 金融知识大图联邦分布式管理 157
第二节 金融知识大图查询 162
第三节 金融股权结构可视化分析 167
第四节 金融风控大脑 185
第七章 金融风控应用验证 202
第一节 证券交易所发债企业风险评估 202
第二节 银行票据中介识别 208
第三节 银行信贷风险评估 215
附录 223
附录A 自举式标注规则发现实验 223
附录B 模板集成的大模型提示学习实验 228
附录C 金融舆情分析模型实验 231
附录D 股权穿透子图挖掘实验 237
参考文献 241