一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法

本发明涉及金融数据分析技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法，包括：构建异构企业关联关系图谱；基于方向中心表征参量确定关联方的探索策略；基于关联复杂度确定探索路径是否存在潜在关联方，以根据关联强度确定潜在关联方占比是否合格；基于路径连通表征值确定是否存在异常关联方，以根据差值绝对值确定异常关联方类型；将关联方识别过程中的关联方识别结果作为关联方识别数据，以建立关联方识别模型，基于识别准确率确定关联方识别模型的识别准确性是否合格，以根据比值确定调整获取周期时长；基于训练后的强化学习模型对待识别企业关联方进行识别，本发明提高了对关联方识别的准确性。