一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法

本发明涉及金融知识图谱技术领域，具体为一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，包括获取投资组合的内部量化数据和外部非结构化文本数据；利用大语言模型处理量化数据和文本数据，构建动态金融知识图谱，利用文本数据中提取的因果事件实时更新动态知识图谱中实体间的风险传导权重；接收用户输入的风险冲击假设，基于动态金融知识图谱和风险冲击假设，进行前瞻性模拟，生成多条合成风险数据路径；基于多条合成风险数据路径生成可视化结果；响应用户在可视化结果上对特定模拟结果的选择，执行反事实分析，生成包含贡献度的归因报告，实现了交互式风险模拟与可视化结果的自动归因分析。