应用于供应链金融业务的大数据挖掘方法及系统

本申请提供一种应用于供应链金融业务的大数据挖掘方法及系统，首先获取目标供应链网络多个参与方的实时异构数据流，涵盖结构化订单、非结构化物流文本及半结构化结算单据数据，接着对其多模态特征融合，生成含实体节点静态与动态特征的供应链特征矩阵，基于此构建供应链时序图网络，以节点表示参与方，边表示带时间戳和交易强度权重的交易事件，利用预训练的时序图卷积网络分层聚合特征，提取全局交易模式与局部异常波动特征，最后据此生成供应链风险传导拓扑图，包含风险传播路径及强度参数，并触发实时风险预警信号，实现对供应链金融风险的精准洞察与及时预警。