一种通过机器学习分析集团关联交易风险的分析方法

本发明涉及企业风险管理技术领域，具体公开一种通过机器学习分析集团关联交易风险的分析方法。本发明通过企业集团关联交易多源异构数据融合增强，打破壁垒、挖掘信息，提供全面数据支撑，再构建时空图神经网络与Transformer混合模型，提取时空特征并融合，输出综合风险特征；经加权交叉熵结合对比学习损失函数训练，AdamW优化器调参，借SHAP和LIME实现决策可解释；接着实时评估预警，流式计算处理数据，强化学习调阈值，超阈值多渠道推预警；而后预测传导并智能决策，蒙特卡洛模拟风险传导，深度强化学习模型输出防控策略；最后模型持续进化，检测数据漂移并更新，借增量、迁移学习适配新数据，定期评估优化，保障企业稳健运营与可持续发展。