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摘要：本发明提供一种基于大语言模型的知识图谱涉诈主体分析和补全方法，对原始采集到的涉诈网站样本和正常网站样本进行清洗，再对涉诈实体进行抽取和关系梳理，然后通过知识图谱映射到图数据库中得到预处理后的结构化数据并进行知识图谱优化，基于大预言模型对知识图谱进行链接推理和链接补全，使用PageRank算法计算知识图谱中每个节点之间相互的链接权重，获取到每个节点的在全局图谱中的关系权重，然后计算节点之间的相似度，找出与已知涉诈节点相似的所有未知涉诈节点。本发明将基于大语言模型补全的知识图谱应用于涉诈关系补全和涉诈主体发掘领域，通过相似性探求涉诈实体间关系网络，利用模型进行实体关系的补全和诈骗主体的分析。
主权项：1.一种基于大语言模型的知识图谱涉诈主体分析和补全方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对原始采集到的涉诈网站样本和正常网站样本进行清洗、去掉随机变动或随机引用的数据信息得到待分析数据；S2、对所述待分析数据的涉诈实体进行抽取和关系梳理得到涉诈知识图谱实体-关系，然后通过知识图谱映射到图数据库中得到预处理后的结构化数据；S3、进行知识图谱优化，对所述预处理后的结构化数据进行实体融合、去除冗余，以使每个实体在知识图谱中只出现一次；S4、基于大预言模型对知识图谱进行链接推理和链接补全；S5、使用PageRank算法计算知识图谱中每个节点之间相互的链接权重，获取到每个节点的在全局图谱中的关系权重，然后计算节点之间的相似度，找出与已知涉诈节点相似的所有未知涉诈节点，一种基于大语言模型的知识图谱涉诈主体分析和补全方法完成。
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百度查询： 王生福 一种基于大语言模型的知识图谱涉诈主体分析和补全方法
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