摘要
本发明属于财务数据分析领域,具体是指一种基于大数据的医美财务数据分析方法,方法包括财务关系图构建、滤除财务数据的随机噪声、图结构特征提取、识别异常的高风险节点、财务状况评估和隐私安全响应。本方案利用财务数据的图结构特性,滤除财务数据中的随机噪声,量化节点在资金链路中的重要性,形成交易检测链路,结合广度优先搜索和业务逻辑验证,定位高风险节点识别隐蔽性风险;通过模糊标注和规则库,将财务指标映射为模糊集合,通过陷阱问题测试模型响应,标记敏感信息并生成隐私漏洞热力图,采用硬件加速和注意力机制追溯漏洞源头,实施分级隐私加固,减少了敏感信息泄露风险,确保符合税务和隐私法规要求。
技术关键词
数据分析方法
财务
高风险
结构特征提取
广度优先搜索
模糊集合
大数据
陷阱
随机噪声
节点
热力图
漏洞
注意力机制
合规性
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模式
关系
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