本发明属于数据分析领域，涉及一种基于知识图谱的企业竞争分析方法。
背景技术：
企业竞争分析，是洞察企业经营状况、市场竞争优势分析、制定企业经营发展战略的重要手段。目前企业竞争分析主要依赖于人，存在效率低下，分析不充分等问题。本发明提出一种基于知识图谱技术进行竞争分析的方法，可对大量企业进行对比分析，提高分析效率。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于知识图谱的企业竞争分析方法。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，该方法包括以下步骤：
s1：构建企业知识图谱；
s2：利用知识图谱嵌入技术、知识库中的实体和关系进行embedding表示；
s3：进行数据挖掘，找到目标企业相似的企业或者对标企业相似发展阶段；
s4：结合企业画像技术对上述企业进行竞争力分析。
可选的，所述s1包括以下步骤：
s11：获取企业工商数据；
s12：对数据进行清洗，对错误、缺失和格式错误的数据进行处理；
s13：对数据进行知识抽取，获得实体和关系；
s14：构建企业知识图谱。
可选的，所述s2中，进行embedding表示具体为表示成向量。
可选的，所述s4中，竞争力分析后还包括输出竞争分析报告。
可选的，所述s11中，使用结构化的工商数据，包括企查查和天眼查的数据进行企业工商数据获取。
可选的，所述分析报告包括：
根据相似企业对比，进行企业相对竞争优势和劣势分析；
根据对标企业相似阶段对比，进行企业发展质量分析。
可选的，所述s2中，采用trane算法将知识图谱中的关系看作实体间的某种平移向量；即对于每个事实三元组(h,r,t)，transe模型首先将实体和关系表示在同一个向量空间中，然后把关系向量r看作是头实体向量h和尾实体向量t之间的平移，即h r≈t。
可选的，所述s3中，针对某个需要进行竞争分析的目标企业，将其和属性之间的关系向量作为特征，在企业知识图谱中发掘与其特征相似的企业，相似的判定依据为，至少有80％的特征，余弦相似度达到0.8。
可选的，所述s4中，相似企业挖掘过程中，将某个企业在某个历史时间点的特征作为一个虚拟企业并进行发掘。
本发明的有益效果在于：
利用知识图谱嵌入技术，将企业与特征之间的关系进行embedding表达。知识图谱以“实体”、“关系”、“属性”三元组形式存储，这种存储方式，计算机并不能理解，也无法计算。所谓的知识图谱嵌入技术(kge)，就是将这种三元组关系表达成向量，便于计算。
针对某个特定企业，将企业与其属性之间的嵌入式表达向量作为其特征他，在企业知识图谱中进行挖掘，找到相似企业或者对标企业的相似发展阶段。
利用企业画像技术，将挖掘的企业进行竞争分析，例如与当前时间下的相似企业进行比较，可以进行企业当前的业内竞争力分析；与对标企业的相似发展阶段进行比较，可以进行风险预警或者提供发展思路。
构建企业知识图谱中，可以使用结构化的工商数据，例如企查查、天眼查等的经过处理的数据进行构建，提高构建速度和质量。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，为具体实施案例流程图。
步骤1：收集企业工商数据。
步骤2：进行数据清洗，对缺失、错误、格式不规范等数据进行处理。
步骤3：对上述数据进行知识抽取，提取出企业实体、企业属性、企业和属性之间的关系。
步骤4：利用上述实体、关系、属性构建企业知识图谱。
步骤5：利用知识图谱嵌入技术，将企业、属性和关系表示成向量。优选的采用了trane算法。该算法将知识图谱中的关系看作实体间的某种平移向量，即对于每个事实三元组(h,r,t)，transe模型首先将实体和关系表示在同一个向量空间中，然后把关系向量r看作是头实体向量h和尾实体向量t之间的平移，即h r≈t。即比如冯小刚 导演≈私人定制。换言之，关系向量r看作是从h到t的翻译。
步骤6：针对某个需要进行竞争分析的目标企业，将其和属性之间的关系向量作为特征，在企业知识图谱中发掘与其特征相似的企业，相似的判定依据为，至少有80％的特征，余弦相似度达到0.8。
步骤7：上述相似企业挖掘过程中，还可以将某个企业在某个历史时间点的特征作为一个虚拟企业并进行发掘。
步骤8：利用企业画像技术对相似企业进行分析，形成企业竞争分析报告。例如，和同时期的相似企业进行分析，可以看到目标企业的竞争力和不足之处；和对标企业某个历史时刻进行对比，可以史为鉴，避免错误决策或者借鉴有益的决策。
上述具体实施用例仅用于相似说明本发明的实施过程，不能一次限定本发明的权利要求范围。
本发明提出了一种利用知识图谱技术进行企业竞争分析的方法，该方法相比于传统手工分析方法，将大大提高分析的效率和范围。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
1.一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
s1：构建企业知识图谱；
s2：利用知识图谱嵌入技术、知识库中的实体和关系进行embedding表示；
s3：进行数据挖掘，找到目标企业相似的企业或者对标企业相似发展阶段；
s4：结合企业画像技术对上述企业进行竞争力分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s1包括以下步骤：
s11：获取企业工商数据；
s12：对数据进行清洗，对错误、缺失和格式错误的数据进行处理；
s13：对数据进行知识抽取，获得实体和关系；
s14：构建企业知识图谱。
3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s2中，进行embedding表示具体为表示成向量。
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s4中，竞争力分析后还包括输出竞争分析报告。
5.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s11中，使用结构化的工商数据，包括企查查和天眼查的数据进行企业工商数据获取。
6.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述分析报告包括：
根据相似企业对比，进行企业相对竞争优势和劣势分析；
根据对标企业相似阶段对比，进行企业发展质量分析。
7.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s2中，采用trane算法将知识图谱中的关系看作实体间的某种平移向量；即对于每个事实三元组(h,r,t)，transe模型首先将实体和关系表示在同一个向量空间中，然后把关系向量r看作是头实体向量h和尾实体向量t之间的平移，即h r≈t。
8.根据权利要求6所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s3中，针对某个需要进行竞争分析的目标企业，将其和属性之间的关系向量作为特征，在企业知识图谱中发掘与其特征相似的企业，相似的判定依据为，至少有80％的特征，余弦相似度达到0.8。
9.根据权利要求8所述的一种基于知识图谱的企业竞争分析方法，其特征在于：所述s4中，相似企业挖掘过程中，将某个企业在某个历史时间点的特征作为一个虚拟企业并进行发掘。
技术总结