本发明涉及一种数字化审计平台，尤其涉及一种基于数字化审计平台的审计知识图谱化系统。
背景技术：
1、数字化审计平台是指利用数字技术和信息系统对企业、组织或个体的财务和经营活动进行全面监控、分析和评估的平台，包括数字审计、信息系统审计、风险评估等。数字审计是传统审计方法与数字技术相结合的产物，它通过数据挖掘、数据分析、模型建立等手段，提高审计的效率和准确性。
2、数字化审计平台主要包括数据采集、数据处理、模型分析和报告生成等环节。数据采集阶段通过获取企业各个层面的数据，包括财务数据、运营数据、风险数据等。数据处理阶段利用数据清洗、转换、加载(etl)等技术，将采集到的数据转化为可分析的格式。模型分析阶段采用统计分析、机器学习等方法，对数据进行深入挖掘，发现潜在的问题和风险。最后，报告生成阶段通过可视化和汇总的方式向审计人员提供清晰的审计结果。
3、目前，数字化审计平台已经成为企业管理和审计工作中不可或缺的一部分。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，数字化审计平台在数据处理、模型建立和智能分析等方面取得了显著的进展。现代数字审计平台已经能够实现实时监控、智能分析和自动报告，大大提高了审计效率和准确性。
4、然而，数字化审计平台在知识管理方面仍然存在一些挑战。审计工作涉及众多复杂的业务规则、法规法律、企业内部流程等，审计人员具备丰富的知识体系。当前的数字化审计平台在知识管理方面存在较为局限的问题，缺乏系统化的知识图谱，导致审计人员在处理复杂审计任务时难以迅速获取相关知识，影响了审计工作的效率和质量。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种基于数字化审计平台的审计知识图谱化系统。该系统通过构建审计知识图谱，将审计人员所需的各类知识有机整合，形成一张清晰的知识地图。在数字化审计平台的基础上，通过知识图谱的建立，实现对审计知识的自动化管理、检索和应用，提高了审计人员的知识获取效率，优化了审计流程。
2、基于数字化审计平台的审计知识图谱化系统包括知识图谱构建与更新模块、智能推荐与搜索引擎模块、协同编辑与分享模块和智能化学习和适应性优化模块。
3、所述知识图谱构建与更新模块利用nlp和图数据库技术，分析审计文本提取关键信息，采用nlp确保语义理解，引入实体关系抽取建立关联关系，自动化更新机制保持实时性，及时同步审计知识图谱与业务环境变化；所述智能推荐与搜索引擎模块包括智能推荐系统和高效搜索引擎；通过分析审计任务特征和人员工作习惯，系统智能推荐相关知识图谱信息，搜索引擎技术实现全文检索、模糊搜索功能，快速定位知识节点；所述协同编辑与分享模块建立知识图谱的协同编辑和分享机制，采用区块链技术确保不可篡改性，审计人员共同参与更新和维护，分享经验和见解，反映实际操作和经验；所述智能化学习和适应性优化模块利用机器学习算法，对审计知识图谱进行智能化学习，并根据审计人员反馈和应用情况，通过分析工作历史、偏好和任务完成情况，系统自适应地调整知识图谱结构和内容。
4、所述知识图谱构建与更新模块的所述nlp算法，包括分词、词性标注、语法分析；分词阶段使用jieba和stanfordcorenlp实现中英文文本的精准分割；词性标注通过hmm或crf模型进行，获取准确的词性标签；语法分析阶段借助依存句法或短语结构句法分析了解句子结构，构建句法树，标识词语依存关系；采用深度学习方法进行情感分析，训练模型实现文本情感极性的自动判断，包括正面、负面或中性情感。
5、所述知识图谱构建与更新模块的图数据库技术进一步定义节点和边的数据结构，包括准确表达审计知识元素及关联关系，节点定义包括实体如审计任务、法规法律，边的定义涉及连接节点的关系，包括权重和关系类型；建立适当索引和使用图数据库的查询语言，并进行访问控制设计，设置权限控制机制，以及数据分区和分片策略，提高图数据库的可扩展性。
6、所述知识图谱构建与更新模块进一步采用实体关系抽取算法确保准确提取复杂文本中的实体和关系，准备训练数据集，从审计相关文本中采集标注样本，通过人工标注或半监督学习为实体和关系标注，通过机器学习或深度学习方法训练模型，通过优化算法训练提高准确性和鲁棒性，集成训练好的模型到知识图谱构建流程中，使模型与图数据库模块集成，实现准确提取和存储节点和关系，通过在线部署，将模型应用于线上环境，实时响应和处理大规模审计文本数据。
7、所述知识图谱构建与更新模块进一步采用事件触发机制和定时任务相结合，基于业务事件和定时检查文本数据的更新情况，实现知识图谱的自动更新，利用文本比对算法，检测新增、修改或删除的数据，并通过同步策略只同步变更的部分，避免全量同步性能开销；更新日志记录与回滚机制通过记录每次更新操作，包括内容和时间戳，建立更新日志，设计回滚机制以在更新错误时将知识图谱恢复到前一状态，确保系统稳定性。
8、所述智能推荐与搜索引擎模块的所述智能推荐系统从审计任务描述、法规法律文本和审计人员历史工作记录中收集数据建立深度学习模型的训练数据集，对数据进行预处理，包括分词、词性标注和特征提取，获取语义信息和关键特征，选择深度学习模型结构，设计输入层、隐藏层与输出层以实现知识图谱中相关信息的智能推荐；选择适当的损失函数和优化算法，通过反向传播不断调整模型参数提高性能；设计api接口与数字化审计平台对接，确保模型接受任务描述并返回推荐结果，并部署模型到高性能服务器，设置监控机制实时监测性能并通过用户反馈信息不断优化模型。
9、所述智能推荐与搜索引擎模块进一步包括采用倒排索引对知识图谱中的节点和边进行全文索引，支持用户通过关键词和短语快速获取相关信息；集成模糊搜索算法，解析模糊查询如拼写错误和同义词，提高搜索容错性，利用相似性算法进行语义上的相似匹配以提高准确性；配置合适的索引分片和副本数提高搜索性能和可用性，通过调整查询算法参数优化搜索引擎的查询效率。
10、所述协同编辑与分享模块在协同编辑机制中选择适用于协同编辑的分布式数据库，配置参数以满足实时同步和高并发编辑需求；应用crdt算法保证多用户编辑操作的实时同步，解耦编辑操作为原子操作，设计同步机制和冲突解决策略以确保一致性，设计权限机制确保不同用户有不同的编辑权限，实施用户身份验证和权限分级，实现动态权限调整，以保障系统灵活性和安全性。
11、所述协同编辑与分享模块进一步包括建立适用于知识图谱的区块链平台，应用智能合约，编写智能合约明确定义编辑操作和权限规则，确保操作合法性，将每次知识图谱编辑记录封装成区块，形成不可篡改的链式记录，设计验证算法通过智能合约调用审计人员验证知识图谱的合法编辑，生成可信度报告以帮助判断知识图谱的可信度。
12、所述智能化学习和适应性优化模块进一步包括通过数字化审计平台和相关系统获取审计人员的工作历史、任务完成情况和用户反馈数据，清洗和预处理数据并将其存储在适当的数据库中，定义与审计业务和知识图谱需求相关的特征，采用数据挖掘技术和统计分析方法提取这些特征形成特征向量，利用监督学习算法，构建训练集，包括输入特征和输出标签，采用交叉验证方法确保模型泛化性能；采用强化学习算法，嵌入在线学习模块，实时接收用户反馈和应用数据，实时调整知识图谱的结构和内容；定期采用性能指标评估学习模型，根据评估结果调整在线学习算法的参数或更新频率。
13、本发明的有益效果如下：
14、通过审计知识图谱的建立，系统有机整合了审计人员所需的各类知识，形成了清晰的知识地图。这有助于审计人员更全面地了解和应用审计知识，提高工作效率。
15、知识图谱构建与更新模块利用nlp和图数据库技术，实现对审计文本的语义理解和关联关系的建立。系统通过自动化更新机制保持知识图谱与业务环境的实时同步，确保审计知识的管理始终保持最新状态。
16、智能推荐与搜索引擎模块通过分析审计任务特征和人员工作习惯，智能推荐相关知识图谱信息。搜索引擎技术实现全文检索和模糊搜索功能，帮助审计人员快速定位所需的知识节点，提高信息检索的效率。
17、协同编辑与分享模块引入区块链技术，确保知识图谱的不可篡改性。审计人员可以共同参与知识图谱的更新和维护，分享经验和见解，从而反映实际操作和经验，使得知识图谱更具实用性和适应性。
18、智能化学习和适应性优化模块利用机器学习算法，根据审计人员的反馈和应用情况，自适应地调整知识图谱的结构和内容。这种机制有助于不断提升知识图谱的质量和适应性，满足审计人员实际需求的变化。
19、本技术通过整合、管理、推荐、搜索、协同编辑和智能化学习等功能，为数字化审计平台提供了更加智能和高效的知识图谱支持，从而提升了审计工作的效率和质量。
1.一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述审计知识图谱系统包括知识图谱构建与更新模块、智能推荐与搜索引擎模块、协同编辑与分享模块、智能化学习和适应性优化模块；所述知识图谱构建与更新模块利用nlp和图数据库技术，分析审计文本提取关键信息，采用nlp确保语义理解，引入实体关系抽取建立关联关系，自动化更新机制保持实时性，及时同步审计知识图谱与业务环境变化；所述智能推荐与搜索引擎模块包括智能推荐系统和高效搜索引擎；通过分析审计任务特征和人员工作习惯，系统智能推荐相关知识图谱信息，搜索引擎技术实现全文检索、模糊搜索功能，快速定位知识节点；所述协同编辑与分享模块建立知识图谱的协同编辑和分享机制，采用区块链技术确保不可篡改性，审计人员共同参与更新和维护，分享经验和见解，反映实际操作和经验；所述智能化学习和适应性优化模块利用机器学习算法，对审计知识图谱进行智能化学习，并根据审计人员反馈和应用情况，通过分析工作历史、偏好和任务完成情况，系统自适应地调整知识图谱结构和内容。
2.如权利要求1所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述知识图谱构建与更新模块的所述nlp算法，包括分词、词性标注、语法分析；分词阶段使用jieba和stanford corenlp实现中英文文本的精准分割；词性标注通过hmm或crf模型进行，获取准确的词性标签；语法分析阶段借助依存句法或短语结构句法分析了解句子结构，构建句法树，标识词语依存关系；采用深度学习方法进行情感分析，训练模型实现文本情感极性的自动判断，包括正面、负面或中性情感。
3.如权利要求1或2所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述知识图谱构建与更新模块的图数据库技术进一步定义节点和边的数据结构，包括准确表达审计知识元素及关联关系，节点定义包括实体如审计任务、法规法律，边的定义涉及连接节点的关系，包括权重和关系类型；建立适当索引和使用图数据库的查询语言，并进行访问控制设计，设置权限控制机制，以及数据分区和分片策略，提高图数据库的可扩展性。
4.如权利要求1所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述知识图谱构建与更新模块进一步采用实体关系抽取算法确保准确提取复杂文本中的实体和关系，准备训练数据集，从审计相关文本中采集标注样本，通过人工标注或半监督学习为实体和关系标注，通过机器学习或深度学习方法训练模型，通过优化算法训练提高准确性和鲁棒性，集成训练好的模型到知识图谱构建流程中，使模型与图数据库模块集成，实现准确提取和存储节点和关系，通过在线部署，将模型应用于线上环境，实时响应和处理大规模审计文本数据。
5.如权利要求1所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述知识图谱构建与更新模块进一步采用事件触发机制和定时任务相结合，基于业务事件和定时检查文本数据的更新情况，实现知识图谱的自动更新，利用文本比对算法，检测新增、修改或删除的数据，并通过同步策略只同步变更的部分，避免全量同步性能开销；更新日志记录与回滚机制通过记录每次更新操作，包括内容和时间戳，建立更新日志，设计回滚机制以在更新错误时将知识图谱恢复到前一状态，确保系统稳定性。
6.如权利要求1所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述智能推荐与搜索引擎模块的所述智能推荐系统从审计任务描述、法规法律文本和审计人员历史工作记录中收集数据建立深度学习模型的训练数据集，对数据进行预处理，包括分词、词性标注和特征提取，获取语义信息和关键特征，选择深度学习模型结构，设计输入层、隐藏层与输出层以实现知识图谱中相关信息的智能推荐；选择适当的损失函数和优化算法，通过反向传播不断调整模型参数提高性能；设计api接口与数字化审计平台对接，确保模型接受任务描述并返回推荐结果，并部署模型到高性能服务器，设置监控机制实时监测性能并通过用户反馈信息不断优化模型。
7.如权利要求1或6所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述智能推荐与搜索引擎模块进一步包括采用倒排索引对知识图谱中的节点和边进行全文索引，支持用户通过关键词和短语快速获取相关信息；集成模糊搜索算法，解析模糊查询如拼写错误和同义词，提高搜索容错性，利用相似性算法进行语义上的相似匹配以提高准确性；配置合适的索引分片和副本数提高搜索性能和可用性，通过调整查询算法参数优化搜索引擎的查询效率。
8.如权利要求1所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述协同编辑与分享模块在协同编辑机制中选择适用于协同编辑的分布式数据库，配置参数以满足实时同步和高并发编辑需求；应用crdt算法保证多用户编辑操作的实时同步，解耦编辑操作为原子操作，设计同步机制和冲突解决策略以确保一致性，设计权限机制确保不同用户有不同的编辑权限，实施用户身份验证和权限分级，实现动态权限调整，以保障系统灵活性和安全性。
9.如权利要求1或8所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述协同编辑与分享模块进一步包括建立适用于知识图谱的区块链平台，应用智能合约，编写智能合约明确定义编辑操作和权限规则，确保操作合法性，将每次知识图谱编辑记录封装成区块，形成不可篡改的链式记录，设计验证算法通过智能合约调用审计人员验证知识图谱的合法编辑，生成可信度报告以帮助判断知识图谱的可信度。
10.如权利要求1所述的一种基于数字化审计平台的审计知识图谱系统，其特征在于：所述智能化学习和适应性优化模块进一步包括通过数字化审计平台和相关系统获取审计人员的工作历史、任务完成情况和用户反馈数据，清洗和预处理数据并将其存储在适当的数据库中，定义与审计业务和知识图谱需求相关的特征，采用数据挖掘技术和统计分析方法提取这些特征形成特征向量，利用监督学习算法，构建训练集，包括输入特征和输出标签，采用交叉验证方法确保模型泛化性能；采用强化学习算法，嵌入在线学习模块，实时接收用户反馈和应用数据，实时调整知识图谱的结构和内容；定期采用性能指标评估学习模型，根据评估结果调整在线学习算法的参数或更新频率。
