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摘要：本公开的实施例公开了价值风险信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取产品价值流转数据序列和产品价值现状信息；对于每个相似对象，执行生成步骤：对历史产品价值流转数据序列进行数据截取；确定数据趋势变化曲线和至少一个相似数据趋势变化曲线；对数据趋势变化曲线进行曲线预测扩展，以生成扩展数据趋势变化曲线，对至少一个相似数据趋势变化曲线进行曲线横截长度调整，以生成至少一个调整数据趋势变化曲线；筛选目标调整数据趋势变化曲线，得到至少一个目标调整数据趋势变化曲线；生成价值风险信息。该实施方式可以针对目标对象和目标产品来生成更为精准地生成价值风险信息。

主权项：1.一种价值风险信息生成方法，包括：获取目标对象对应的、处于目标历史时间段的、针对目标价值产品的产品价值流转数据序列和对应的产品价值现状信息；对于所述目标对象对应相似对象集中的每个相似对象，执行以下生成步骤：根据所述产品价值现状信息，对所述相似对象对应的历史产品价值流转数据序列进行数据截取，以生成至少一个历史产品价值流转数据子序列，其中，所述历史产品价值流转数据序列对应时长大于或等于所述目标历史时间段对应时长；确定所述产品价值流转数据序列对应的数据趋势变化曲线和所述至少一个历史产品价值流转数据子序列对应的至少一个相似数据趋势变化曲线；对所述数据趋势变化曲线在预定前后时间段内进行曲线预测扩展，以生成扩展数据趋势变化曲线，以及对所述至少一个相似数据趋势变化曲线中的相似数据趋势变化曲线进行曲线横截长度调整，以生成至少一个调整数据趋势变化曲线，其中，所述对所述数据趋势变化曲线在预定前后时间段内进行曲线预测扩展，以生成扩展数据趋势变化曲线，以及对所述至少一个相似数据趋势变化曲线中的相似数据趋势变化曲线进行曲线横截长度调整，以生成至少一个调整数据趋势变化曲线，包括：确定所述数据趋势变化曲线在目标坐标系中预定横坐标集下的对应纵坐标集，以及确定所述数据趋势变化曲线在所述目标坐标系中预定纵坐标集下的对应横坐标集；将所述预定横坐标集和所述纵坐标集进行坐标组合，以生成第一坐标集，以及将所述横坐标集和所述预定纵坐标集进行坐标组合，以生成第二坐标集；确定所述数据趋势变化曲线中的凹点坐标集和凸点坐标集；依据横坐标依次排序的顺序，将所述第一坐标集、所述第二坐标集、所述凹点坐标集和凸点坐标集进行坐标顺序组合，以生成第一坐标序列；确定针对所述数据趋势变化曲线的待预测历史时间段和待预测未来时间段；根据所述第一坐标序列，利用历史产品价值流转信息预测模型，生成针对所述待预测历史时间段的第一历史产品价值流转预测信息序列；生成针对所述第一历史产品价值流转预测信息序列的第一历史预测数据趋势变化曲线；生成针对所述第一历史预测数据趋势变化曲线的第二坐标序列；根据所述第一坐标序列和所述第二坐标序列，利用未来产品价值流转信息预测模型，生成针对所述待预测未来时间段的第一未来产品价值流转预测信息序列；生成针对所述第一未来产品价值流转预测信息序列的第一未来预测数据趋势变化曲线；根据所述第一历史预测数据趋势变化曲线、所述数据趋势变化曲线和所述第一未来预测数据趋势变化曲线，生成所述扩展数据趋势变化曲线，其中，所述根据所述第一历史预测数据趋势变化曲线、所述数据趋势变化曲线和所述第一未来预测数据趋势变化曲线，生成所述扩展数据趋势变化曲线，包括：根据所述第一坐标序列，利用所述未来产品价值流转信息预测模型，生成针对所述待预测未来时间段的第二未来产品价值流转预测信息序列；生成针对所述第二未来产品价值流转预测信息序列的第二未来预测数据趋势变化曲线；生成针对所述第二未来预测数据趋势变化曲线的第三坐标序列；根据所述第一坐标序列和所述第三坐标序列，利用所述历史产品价值流转信息预测模型，生成针对所述待预测历史时间段的第二历史产品价值流转预测信息序列；生成针对所述第二历史产品价值流转预测信息序列的第二历史预测数据趋势变化曲线；确定所述未来产品价值流转信息预测模型对应的模型精准信息和所述历史产品价值流转信息预测模型对应的模型精准信息，分别作为第一模型精准信息和第二模型精准信息；根据所述第一模型精准信息和所述第二模型精准信息，生成所述第一历史预测数据趋势变化曲线对应的第一曲线重要程度、所述第二历史预测数据趋势变化曲线对应的第二曲线重要程度、所述第一未来预测数据趋势变化曲线对应的第三曲线重要程度、所述第二未来预测数据趋势变化曲线对应的第四曲线重要程度；根据所述第一曲线重要程度、所述第二曲线重要程度、所述第三曲线重要程度、所述第四曲线重要程度、所述第一历史预测数据趋势变化曲线、所述第二历史预测数据趋势变化曲线、所述第一未来预测数据趋势变化曲线、所述第二未来预测数据趋势变化曲线，生成所述扩展数据趋势变化曲线，其中，所述根据所述第一曲线重要程度、所述第二曲线重要程度、所述第三曲线重要程度、所述第四曲线重要程度、所述第一历史预测数据趋势变化曲线、所述第二历史预测数据趋势变化曲线、所述第一未来预测数据趋势变化曲线、所述第二未来预测数据趋势变化曲线，生成所述扩展数据趋势变化曲线，包括：确定针对所述第二历史预测数据趋势变化曲线的第四坐标序列和针对所述第一未来预测数据趋势变化曲线的第五坐标序列；将所述第二坐标序列中的各个坐标与所述第一曲线重要程度进行相乘，得到第一相乘坐标序列；将所述第四坐标序列中的各个坐标与所述第二曲线重要程度进行相乘，得到第二相乘坐标序列；将所述第一相乘坐标序列中的第一相乘坐标与所述第二相乘坐标序列中的第二相乘坐标进行坐标值相加，得到第一相加坐标序列；将所述第五坐标序列中的各个坐标与所述第三曲线重要程度进行相乘，得到第三相乘坐标序列；将所述第三坐标序列中的各个坐标与所述第四曲线重要程度进行相乘，得到第四相乘坐标序列；将所述第三相乘坐标序列中的第三相乘坐标与所述第四相乘坐标序列中的第四相乘坐标进行坐标值相加，得到第二相加坐标序列；生成针对所述第一相加坐标序列的第三历史预测数据趋势变化曲线和针对所述第二相加坐标序列的第三未来预测数据趋势变化曲线；将所述数据趋势变化曲线、所述第三历史预测数据趋势变化曲线和所述第三未来预测数据趋势变化曲线进行曲线拼接，以生成拼接曲线，作为所述第三历史预测数据趋势变化曲线；从所述至少一个调整数据趋势变化曲线中筛选出与所述扩展数据趋势变化曲线之间曲线变化相似程度满足目标预设条件的目标调整数据趋势变化曲线，得到至少一个目标调整数据趋势变化曲线，其中，所述从所述至少一个调整数据趋势变化曲线中筛选出与所述扩展数据趋势变化曲线之间曲线变化相似程度满足目标预设条件的目标调整数据趋势变化曲线，得到至少一个目标调整数据趋势变化曲线，包括：生成针对所述扩展数据趋势变化曲线的增强数据趋势变化曲线集，其中，所述增强数据趋势变化曲线集包括：正向增强数据趋势变化曲线集和负向增强数据趋势变化曲线集；将所述至少一个调整数据趋势变化曲线、所述增强数据趋势变化曲线集和所述扩展数据趋势变化曲线进行曲线组合，以生成变化曲线集；对所述变化曲线集中的各个曲线进行曲线聚类，以生成曲线簇集；从所述至少一个调整数据趋势变化曲线中筛选出与所述扩展数据趋势变化曲线处于同一曲线簇的目标调整数据趋势变化曲线，得到至少一个目标调整数据趋势变化曲线，其中，所述对所述变化曲线集中的各个曲线进行曲线聚类，以生成曲线簇集，包括：确定所述变化曲线集中的每个变化曲线对应的曲线指标信息组；根据所得到的曲线指标信息组集，对所述变化曲线集中的各个曲线进行曲线聚类，以生成初始曲线簇集；对于所述初始曲线簇集中的每个初始曲线簇，执行以下校验步骤：随机从所述初始曲线簇中获取两个曲线，分别作为第一曲线和第二曲线；确定所述第一曲线、所述第二曲线和第一目标曲线之间的趋势变化差异信息，其中，所述第一目标曲线是所述初始曲线簇对应的簇中心的曲线；确定所述第一曲线、所述第二曲线与所述第一目标曲线之间的纵坐标区间范围差异和横坐标区间范围差异；确定与所述初始曲线簇之间对应簇距离小于目标聚类的曲线簇，得到至少一个曲线簇；确定所述至少一个曲线簇对应的至少一个第二目标曲线；对于所述至少一个第二目标曲线中的每个第二目标曲线，确定所述第一曲线、所述第二曲线与所述第二目标曲线之间曲线差异距离，得到第一差异距离和第二差异距离；确定所述第一曲线、所述第二曲线与所述第一目标曲线之间的曲线差异距离，得到第三差异距离和第四差异距离；响应于确定所述趋势变化差异信息满足第一差异条件、所述纵坐标区间范围差异和横坐标区间范围差异满足第二差异条件、所述第三差异距离小于至少一个第一差异距离、所述第四差异距离小于至少一个第二差异距离，生成表征所述初始曲线簇无误的确认信息；根据所得到的确认信息集，生成曲线簇集；根据所述数据趋势变化曲线和所得到的至少一个目标调整数据趋势变化曲线集，生成针对所述目标对象的价值风险信息。

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