计算机应用技术博士论文代写范文：企业竞争关系获取和预测方法

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第一章 绪论

1.1 研究背景

企业作为推动经济社会发展的核心单元，其在市场中的行为变化及其与其他企业之间竞争关系的演化，不仅直接影响产业格局的重构，还对政策制定、投资决策与宏观调控等方面产生深远影响[1][2]。尤其在信息公开性增强、信息传播速度加快的背景下，企业事件行为表现出更强的开放性、敏感性与突发性，如企业收购兼并、破产清算、技术突破、业务扩张以及高管更替等关键事件频繁发生，促使企业之间的竞争关系处于持续动态演变之中。与此同时，来源多样、数量庞大的开源信息（如新闻报道、企业公告、社交媒体、分析报告等）不断积累，为识别企业关键事件行为与竞争格局的变化提供了丰富的信息基础[3]。若能够从这些非结构化开源信息中准确获取企业关键事件与竞争关系，并基于历史行为数据推演其未来演化趋势，不仅可为监管机构、金融机构及战略研究部门提供前瞻性的风险预警与决策支持，还能有效提升战略判断力，规避重大决策失误，在复杂多变的市场竞争中赢得先机[4][5]。

目  录 

第一章 绪论............................................................................................... 1 

1.1 研究背景 ........................................................................................... 1 

1.2 国内外研究现状 ............................................................................... 4 

1.2.1 企业事件知识获取 ..................................................................... 4 

1.2.2 企业事件预测 ............................................................................. 7 

1.2.3 企业静态竞争关系获取 ........................................................... 10 

1.2.4 企业动态竞争关系预测 ........................................................... 13 

1.3 研究问题与内容 ............................................................................. 18 

1.4 论文创新点 ..................................................................................... 21 

1.5 论文结构与安排 ............................................................................. 22 

第二章 基于大语言模型与超图深度学习的企业事件知识获取方法 24 

2.1 引言 ................................................................................................. 24 

2.2 方法提出 ......................................................................................... 26 

2.3 基于大语言模型的开放域事件要素获取 .................................... 28 

2.4 基于超图结构的企业事件表征 .................................................... 30 

2.5 基于超图深度学习的开放域企业事件知识获取 ........................ 31 

2.5.1 基于预训练语言模型的节点与超边嵌入初始化 .................. 33 

2.5.2 基于节点类型感知超图神经网络的节点与超边嵌入更新 .. 34 

2.5.3 联合自监督与聚类优化目标的损失函数 .............................. 35 

2.6 实验与分析 ..................................................................................... 38 

2.6.1 实验设置 ................................................................................... 38 

2.6.2 事件要素知识获取实验分析 ................................................... 39 

2.6.3 事件模式知识归纳实验分析 ................................................... 41 

2.6.4 超图神经网络参数影响及示例分析 ...................................... 44 

2.7 本章小结 ......................................................................................... 49 

第三章 基于事件知识多层语义表达的企业事件预测方法 ................ 50 

3.1 引言 ................................................................................................. 50 

3.2 方法提出 ......................................................................................... 52 

3.3 企业事件知识多层语义表达构建 ................................................ 54 

3.3.1 事件实例层构建 ....................................................................... 54 

3.3.2 事件模式层构建 ....................................................................... 55 

3.3.3 实体属性层构建 ....................................................................... 56 

3.4 基于事件知识多层语义表达的企业事件预测 ............................ 58 

3.4.1 基于LM解释器的实体特征提取........................................... 59 

3.4.2 基于跨层对比学习的语义表征增强 ...................................... 59 

3.4.3 基于跨层交叉注意力的模式-实例层融合 ............................. 61 

3.4.4 基于多层语义融合的企业事件预测 ...................................... 63 

3.5 实验与分析 ..................................................................................... 64 

3.5.1 实验设置 ................................................................................... 64 

3.5.2 实验结果与分析 ....................................................................... 65 

3.5.3 模型参数评估 ........................................................................... 67 

3.6 本章小结 ......................................................................................... 73 

第四章 基于逻辑约束图深度学习的企业静态竞争关系获取方法 .... 75 

4.1 引言 ................................................................................................. 75 

4.2 方法提出 ......................................................................................... 77 

4.3 面向企业静态竞争关系获取的企业知识表征构建 .................... 78 

4.3.1 企业基本知识表征构建 ........................................................... 79 

4.3.2 企业产品知识表征构建 ........................................................... 80 

4.4 基于异构图神经网络的企业静态竞争关系获取 ........................ 82 

4.4.1 基于孪生神经网络的企业节点初始嵌入对齐 ...................... 83 

4.4.2 基于异构图神经网络的企业静态竞争关系获取 .................. 84 

4.5 基于PSL规则的异构图神经网络逻辑约束增强 ....................... 86 

4.5.1 面向企业静态竞争关系的PSL规则设计 .............................. 86 

4.5.2 基于逻辑约束增强的异构图神经网络优化 .......................... 89 

4.6 实验与分析 ..................................................................................... 91 

4.6.1 实验设置 ................................................................................... 91 

4.6.2 实验结果与分析 ....................................................................... 92 

4.6.3 模型参数评估 ........................................................................... 93 

4.7 本章小结 ......................................................................................... 98 

第五章 融合企业事件知识与静态竞争关系的动态竞争关系预测方法

 ................................................................................................................. 99 

5.1 引言 ................................................................................................. 99 

5.2 方法提出 ....................................................................................... 101 

5.3 基于分块图神经网络的竞争关系图结构学习 .......................... 103 

5.3.1 图块构造与动态关系的局部建模......................................... 103 

5.3.2 PGNN模型的图块级多关系表示学习 .................................. 103 

5.4 企业竞争时序关系的学习与预测 .............................................. 105 

5.4.1 基于 Transformer 的时序关系建模 ..................................... 105 

5.4.2 基于时间感知编码的企业竞争关系学习 ............................ 106 

5.5 融合事件知识与静态竞争关系的企业动态竞争关系预测 ...... 108 

5.6 实验与分析 ................................................................................... 110 

5.6.1 实验设置 ................................................................................. 110 

5.6.2 实验结果与分析 ..................................................................... 111 

5.6.3 模型参数评估 ......................................................................... 113 

5.7 本章小结 ....................................................................................... 119 

第六章 总结与展望 .............................................................................. 120 

6.1 总结 ............................................................................................... 120 

6.2 未来工作展望 ............................................................................... 121 

参考文献 ................................................................................................. 123

1.2 国内外研究现状

为了应对开源信息通常具有非结构化、噪声大和碎片化等特点，本文提出了面向开源信息的企业竞争关系的获取及预测方法。该方法围绕两个关键挑战——“企业事件类型开放、语义不完整且表达多样，导致事件知识难以统一获取与预测”以及“企业竞争关系隐含稀疏，演化过程复杂，推理链条难以构建，影响预测准确性与解释性”，系统开展了四个层面的研究工作，分别为：1）企业事件知识获取；2）企业事件预测，3）企业竞争关系获取；4）企业竞争关系预测。为全面掌握该领域的研究进展，本文将按照上述四个研究内容，分别梳理与评述当前国内外在相关方向上的研究现状和代表性成果。

1.2.1 企业事件知识获取

为了准确刻画企业行为并挖掘其对竞争关系演化的影响，亟需系统获取企业事件知识，以提供全面的事件知识支持。企业事件知识获取主要包括两个核心方面：一是具体的事件实例信息的识别与抽取，例如触发词、参与方、事件发生时间、地点等结构化信息；二是抽象的事件模式（EventSchema）的归纳，即挖掘出不同事件类型所具有的共性语义结构。现有研究方法大致可以分为两类：自上而下（top-down）的基于预定义事件模式的事件知识获取方法和自下而上（bottom-up）的基于事件模式归纳的方法。

1.2.2 企业事件预测

企业事件的演化往往直接影响企业间的竞争关系，尤其在信息爆炸和市场环境高度动态化的背景下，准确预测企业即将发生的重要事件（如并购重组、产品发布、财务危机等）对于把握行业趋势和构建前瞻性竞争策略具有重要意义。事件预测（EventPrediction）又称为脚本事件预测（Script Event Prediction），其核心思想是将具体的事件实例概括为抽象的脚本事件，并在候选的若干事件中预测可能发生的后续事件。脚本由一系列具有关联性的事件组成，这些事件在时间或因果顺序上具有一定的结构[41] [42]，反映了人类经验中常见的情境发展过程。在这一任务中，模型需学习事件之间的共现模式与因果关系，从而在给定部分事件序列的基础上，合理推断下一步可能发生的事件。现有的企业事件预测方法主要可以分为两大类：一是基于事件序列建模的方法，侧重于对已有事件链的内部结构进行深度挖掘，通过分析事件之间的共现频率、顺承关系和因果依赖，学习事件之间的隐含逻辑。二是融合外部知识的方法，通过引入事件情境、知识图谱或抽象语义表示（如AMR图），增强事件表示与模型常识推理能力，从而提升对复杂语境下企业事件的预测准确率与泛化能力。

1.3 研究问题与内容

正如前文所述，企业竞争关系的获取与预测不同于传统的关系分析任务，其核心挑战在于企业间竞争关系会随着相关事件的发生不断演化，表现出强烈的时序性与结构复杂性。因此，仅依赖静态图谱信息难以准确刻画竞争关系的动态变化过程，亟需融合企业事件的动态演化知识，结合已获取的静态竞争关系信息，建立具备时序建模与结构推理能力的综合预测框架。基于上述背景，本文从事件知识建模与竞争关系推理两个核心任务出发，归纳出以下两个关键研究难点，具体的研究内容与技术路径如图1.3所示。

1.4 论文创新点

本文的主要创新点总结如下：

1）基于大语言模型与超图神经网络的高覆盖率企业事件知识获取方法本文创新性地将增强提示的大语言模型与节点类型感知的超图神经网络有机结合，设计了一种面向开放域金融文本的企业事件知识获取方法。通过引入领域先验触发词作为提示增强，引导大语言模型识别多样化的事件要素，并利用超图结构捕捉触发词、论元及其属性之间的高阶语义依赖关系，从而实现对企业事件语义的丰富表达。该方法突破了传统事件抽取依赖人工规则或固定模板的局限，显著提升了事件要素抽取和模式归纳的覆盖率、准确性及多样性，为后续事件预测与动态竞争关系预测奠定基础。

2）基于事件知识多层语义及统一表征与事件链演化预测方法本文首次提出企业事件知识的多层语义表达结构，包括模式层（抽象模式）、实例层（事件链）与属性层（实体特征），实现了从宏观结构到实体行为的全方位事件建模。进一步设计统一表征学习框架，利用共享Transformer编码器联合轻量语言模型对多层语义特征进行联合建模，并引入跨层对比学习机制与双模态融合策略，实现不同语义层之间的信息对齐与互补。该方法有效提升了模型对复杂事件链条的表达能力与演化路径的建模精度，能够准确预测企业行为的潜在发展趋势，为动态竞争关系的预测提供前瞻性的语义线索与知识支撑。

3）基于逻辑约束增强的可解释企业静态竞争关系获取方法

本文提出融合概率软逻辑（PSL）约束的异构图神经网络推理方法LC-GNN，将显式的逻辑规则以连续可微方式引入图神经网络训练过程中，实现在结构层面对企业竞争关系的先验约束建模。该方法兼顾结构表达能力与规则可解释性，显著缓解了神经网络推理的“黑箱性”问题，并提升了竞争关系识别的精度与鲁棒性。实验验证了LC-GNN方法对低资源场景下竞争关系获取的宝贵价值，增强了模型在实际商业应用中的可信度与可控性，为动态企业竞争预测分析提供了可信的推理基础。

1.5 论文结构与安排

本文具体的组织结构如图1.4所示，各章节的组织结构介绍如下:

第一章绪论，主要介绍了面向开源信息的企业事件及竞争关系的获取与预测的研究背景、国内外现状、研究问题与内容，主要创新点，并明确了全文的总体框架和技术路线。

第二章提出了一种结合大语言模型与超图神经网络的企业事件知识获取方法。该方法通过增强提示机制引导大模型从非结构化金融文本中高效抽取事件要素，并构建节点类型感知的异构超图，捕捉事件要素间的高阶语义关联。进一步利用超图神经网络实现事件模式归纳，显著提升了事件要素获取和模式归纳的覆盖率与表示质量，为后续的事件链演化预测与竞争关系推理提供了高质量的语义基础。

第三章提出了基于多层语义表达的企业事件预测方法。通过构建事件模式层、实例层与属性层组成的多层表达结构，全面刻画事件语义与演化路径。在此基础上，设计统一的事件表征机制，利用跨层对比学习策略与跨层交叉注意力机制，实现层次间事件表示的语义对齐与融合，显著提升了事件预测准确率与事件知识建模完整性，为提前感知竞争格局的变化提供了前瞻性的证据。

第四章聚焦于企业静态竞争关系建模，提出了结合逻辑约束图神经网络的可解释推理方法。通过分析竞争关系构建异构企业竞争关系表征图谱，利用行业信息作为弱监督目标构造企业节点嵌入对齐任务，实现对企业节点语义表示的增强。然后，通过图神经网络（RGCN）捕捉企业之间的结构关联，在此基础上，引入概率软逻辑规则作为逻辑约束，提升了竞争关系识别的准确性与可解释性，为动态竞争演化建模提供了结构化的先验支持。

第五章聚焦于企业动态竞争关系建模，提出了融合事件知识与静态关系的动态竞争关系预测方法。通过引入时间分块机制，实现图结构感知，并使用Transformer解码器的自回归过程模拟实体关系的时间感知过程，实现长期时序依赖感知。在此基础上，提出了语义引导时间编码策略可有效建模不同类型事件的持续影响时间。所提出的模型在动态竞争关系预测任务上表现优越，在金融分析、市场预测、政策调控等应用场景中具备良好的理论价值和实际意义。

第六章对全文的主要研究工作进行总结，并对未来可能的研究方向进行展望。

第二章 基于大语言模型与超图深度学习的企业

事件知识获取方法

2.1 引言

企业事件是指企业在特定经济背景下发生的、具有显著影响的经济行为，如并购、破产、融资、重大经营风险和裁员等。这类事件通常涉及多个要素（如事件主体、行为、关联对象、发生时间等），是企业事件知识图谱的重要组成部分。高质量的企业事件知识不仅为后续的企业事件预测任务提供了重要支撑，而且在企业竞争关系的推理与预测中发挥着关键作用。例如，重大经营风险可能导致企业信用下降和竞争格局重塑；高管变动则可能带来企业战略方向的调整，从而间接影响行业内的竞争态势。目前已有许多研究致力于事件知识获取[14][20][23]，它们普遍遵循“自上而下”的抽取范式：即由专家预先定义固定的事件类型和模板，再依靠规则或模型从文本中识别匹配的事件要素。然而，这类方法在金融领域面临三大挑战：其一，手工构建事件模板和标注语料成本高、效率低；其二，难以适应新兴事件类型的不断涌现；

三，模板的覆盖范围有限，难以囊括企业实践中广泛存在的多样化事件类型。例如，在百度发布的金融事件数据集Duee-fin中，仅包含13种预定义的事件类型，而“合作”、“股权冻结”等关键金融事件类别却未被涵盖。这表明固定模板难以满足开放域金融文本中海量、动态且多样化的企业事件知识抽取需求。此外，现有大多数事件表示方法[36][37][38][39]通常采用事件要素（如触发词、论元）的简单拼接、平均池化或线性投影等方式，构建统一的事件向量表示。然歧义性，若缺乏“亏损金额”“原因”“对象”等上下文论元的语义补充，极易造成事件类型的误判。针对上述问题，本文在事件建模过程中引入结构感知机制，通过构建超图结构显式连接触发词与多类论元要素，捕捉其高阶语义联；并在事件表示学习阶段明确区分不同类型节点的语义角色，从而实现更加细致且具有结构辨识能力的事件语义表示。为了实现企业事件知识的高效获取，本文提出了一种自下而上的方法，结合大语言模型（LLM）与节点类型感知超图深度学习技术，如图2.1所示。该方法首先借助增强提示模板（EnhancedPrompt，EP）引导 LLM 从开放域金融文本中抽取高覆盖率的事件要素集合（包括触发词和其对应论元）。随后，构建事件超图结构（EventStructure Hypergraph，ESH），用于建模多个事件要素之间的高阶依赖关系，并设计节点类型感知的超图神经网络（Node-awareHyperGraphNeuralNetwork，NHG），以学习结构化且语义区分度强的事件嵌入表示。接着，通过深度聚类算法对事件嵌入进行聚类，从大量具体事件实例中自动归纳出高质量、高覆盖率的概念化事件模式。最终，将事件要素与事件模式信息结合，构建面向竞争关系获取与预测的企业事件知识，为下游的企业竞争关系获取与演化预测任务提供坚实的知识支撑。

2.2 方法提出

1）术语定义与任务定义

事件知识通常由事件要素E与事件模式S两部分组成。事件要素指的是从具体文本中抽取的与事件相关的结构化元素E = {t,a1,a2,...,an}，其中t是事件触26上海大学博士学位论文发词，ai 是参与的论元，承载了事件的核心语义信息，如主语、宾语、时间、地点等。例如，在句子“今年五月特斯拉因财务危机裁员500人”中，“裁员”是事件的触发词，“特斯拉”是裁员方，“500人”是裁员人数，“今年五月”是事件发生时间，而“财务危机”则可能是诱因。相对地，事件模式则是对同类事件的结构化抽象S ={T,A1,A2,...,An}，其中T 是标准化后的事件类型，Ai是该事件类型下的论元角色。例如，裁员事件模式可表示为：事件类型：组织关系-裁员；论元角色：裁员方、裁员人数、时间。因此，企业事件知识获取可划分为事件要素抽取和事件模式归纳两个子任务。给定一个未标注的开放域语料库C，事件要素获取旨在以句子为单位从中抽取相关的事件要素ej = {t,a1,a2,...,an}。在获得大量事件要素实例后，基于事件要素集合ej ∈ E，事件模式归纳任务旨在自动识别出一组事件聚簇Y ={y1,y2,...,yN}，其中N 表示归纳得到的事件类型数目。具体地，对于每一个事件簇yi∈Y 对应一个标准化事件类型t∈yi，以及该事件类型对应的一组论元角色{r1,r2,...,rN}∈yi。最终形成的事件知识结构将为企业竞争关系的获取与预测提供语义基础。

2）方法提出

本文提出了一种融合大语言模型与超图神经网络的企业事件知识获取方法LLM-NHG，实现对企业事件知识的结构化表达与高质量获取，其整体结构如图2.227上海大学博士学位论文所示。LLM-NHG主要包括以下三个核心模块：（1）基于LLM的开放域事件要素获取，设计增强提示模板，引导大语言模型从开放域文本中抽取触发词和论元等事件要素，从而实现高覆盖率的事件要素识别；（2)基于超图结构的企业事件表征，构建事件要素之间的超图结构，从结构上建模事件要素之间的复杂高阶语义关联；（3)基于超图神经网络的事件知识获取，引入节点类型感知的超图神经网络对事件结构进行编码，学习区分不同要素语义角色的事件表示；随后，通过聚类算法对事件表示进行语义归纳生成事件模式，最终结合事件要素共同构建面向企业竞争关系获取与预测的事件知识库。

2.3 基于大语言模型的开放域事件要素获取

在开放域企业事件文本中，事件类型多样且表达方式灵活多变，这给事件要素抽取带来了巨大挑战。目前的主流的抽取方法（如基于规则匹配[9][26]或依存句法分析的方法[34][39]）通常依赖预设的规则模板或句法解析工具。然而，由于规则的覆盖范围有限，以及解析工具本身的噪声等问题，这些方法抽取事件要素的准确率和召回率较低。随着语言模型的兴起，其在上下文理解和语义推理方面表现出强大的泛化能力，成为事件要素抽取任务的新突破口[112][113][114]。然而，在开放域条件下，由于缺乏明确的任务边界约束和领域先验，LLM不仅仅可能会抽取与主题不相关的事件，而且还会遗漏重要的事件，尤其是在特定的金融领域场景中。为此，本文提出面向事件要素抽取（EnhancedPrompt,EP）策略，旨在充分释放LLM的抽取潜力。在要求LLM尽量从句子中抽取所有事件要素的基础上，EP引入了场景相关的候选触发词列表作为提示补充，从而显著降低模型遗漏关键事件的风险，增强其在复杂语境下的抽取完整性与准确性。具体来说，本文采用LLM（如ChatGPT）替代传统的依存句法分析器，在不依赖预定义模板或显式语法结构的前提下，从开放域企业事件语料中识别事件要素（包括触发词与论元）。

2.4 基于超图结构的企业事件表征

为了建模事件内部要素之间的高阶依赖结构，本文引入超图（Hypergraph）结构建模事件结构化表示。超图[115]是一种由节点集合V 与超边集合E构成的扩展图结构，其中每条超边e∈E可同时连接两个及以上的节点，从而实现多元关系的建模。在开放域企业事件建模中，一个事件e={t,a1,a2,...,an}通常包含多个异质事件要素（如触发词、主语论元、宾语论元等），这些要素之间存在复杂的交互和语义依赖关系。如图2.3所示，相较于传统的离散结构与图结构，超图建模具有以下优势：

1）具备更强的多元交互表达能力。事件通常由多个要素共同构成（如“裁员”事件由“裁员”、“公司”、“裁员人数”组成），传统图结构需要将一个事件分解为多个二元关系，容易造成语义割裂；而超图可用一条超边同时连接多个要素节点，能够完整保留事件要素之间的高阶关系；

2）具备更高的结构表达灵活性。不同事件所包含的要素数目并不一致，传统方法常需对事件结构进行强制对齐或填充，容易造成语义错误或冗余；而超图能够通过超边灵活连接任意数量的节点，适配结构多样的事件实例，提升事件建模的兼容性与精度。

2.5 基于超图深度学习的开放域企业事件知识获取

为了在超图结构上有效学习事件嵌入表示，提升事件模式归纳与知识获取的性能，本文采用超图神经网络（HypergraphNeuralNetwork,HGNN）进行建模。HGNN最早由Feng等人[116]提出，其基本思想源自图神经网络，通过将传统图结构扩展为支持多节点连接的超边结构，从而更充分地建模节点之间的高阶语义关系。与仅能处理二元关系的GNN不同，HGNN能够利用超边同时聚合多个相关节点的特征，从而捕捉事件要素之间复杂的语义交互关系。

2.6 实验与分析

在事件知识获取任务中，评估的核心在于事件要素抽取与事件模式归纳的效果。由于事件知识由具体事件要素和抽象事件模式两部分构成，因此本文在相同数据集上，针对两个任务分别进行实验，并采用不同的对比方法与评估指标进行性能验证。

2.7 本章小结

本章提出了一种基于大语言模型与超图神经网络的企业事件知识获取方法LLM-NHG。该方法通过使用增强提示模板，引导大语言模型从开放域金融文本中抽取事件要素；基于超图结构建模事件中触发词与多个论元之间的高阶关联；并通过节点类型感知的超图神经网络（NHG）事件结构进行表征优化。模型联合超图重构的自监督目标与聚类优化目标，从而在提升聚类性能的同时，增强了事件表示的结构表达能力。本文提出的方法提升了事件要素抽取的覆盖率，改善了事件模式的归纳性能，从而提高了企业事件知识的质量和完备性。在多个数据集上的实验结果表明，与现有方法相比，LLM-NHG在事件要素抽取与事件模式归纳方面均表现出显著优势。在事件要素抽取任务中，模型能够在开放域场景下提取出覆盖率与准确率更高的事件要素集合，有效缓解了事件要素的遗漏与错误。在事件模式归纳任务中，验证了超图结构能够有效地捕捉事件要素之间的高阶依赖关系，显著提高了事件模式的质量与稳定性。本章提出的方法能够获取高质量、高覆盖率的企业事件知识，不仅为后续事件预测与演化建模提供了坚实的基础，也为面向企业竞争关系的获取与预测任务提供了可靠的事件知识体系。

第三章 基于事件知识多层语义表达的企业事件预测方法 ................ 50 

3.1 引言 ................................................................................................. 50 

3.2 方法提出 ......................................................................................... 52 

3.3 企业事件知识多层语义表达构建 ................................................ 54 

3.3.1 事件实例层构建 ....................................................................... 54 

3.3.2 事件模式层构建 ....................................................................... 55 

3.3.3 实体属性层构建 ....................................................................... 56 

3.4 基于事件知识多层语义表达的企业事件预测 ............................ 58 

3.4.1 基于LM解释器的实体特征提取........................................... 59 

3.4.2 基于跨层对比学习的语义表征增强 ...................................... 59 

3.4.3 基于跨层交叉注意力的模式-实例层融合 ............................. 61 

3.4.4 基于多层语义融合的企业事件预测 ...................................... 63 

3.5 实验与分析 ..................................................................................... 64 

3.5.1 实验设置 ................................................................................... 64 

3.5.2 实验结果与分析 ....................................................................... 65 

3.5.3 模型参数评估 ........................................................................... 67 

3.6 本章小结 ......................................................................................... 73 

第四章 基于逻辑约束图深度学习的企业静态竞争关系获取方法 .... 75 

4.1 引言 ................................................................................................. 75 

4.2 方法提出 ......................................................................................... 77 

4.3 面向企业静态竞争关系获取的企业知识表征构建 .................... 78 

4.3.1 企业基本知识表征构建 ........................................................... 79 

4.3.2 企业产品知识表征构建 ........................................................... 80 

4.4 基于异构图神经网络的企业静态竞争关系获取 ........................ 82 

4.4.1 基于孪生神经网络的企业节点初始嵌入对齐 ...................... 83 

4.4.2 基于异构图神经网络的企业静态竞争关系获取 .................. 84 

4.5 基于PSL规则的异构图神经网络逻辑约束增强 ....................... 86 

4.5.1 面向企业静态竞争关系的PSL规则设计 .............................. 86 

4.5.2 基于逻辑约束增强的异构图神经网络优化 .......................... 89 

4.6 实验与分析 ..................................................................................... 91 

4.6.1 实验设置 ................................................................................... 91 

4.6.2 实验结果与分析 ....................................................................... 92 

4.6.3 模型参数评估 ........................................................................... 93 

4.7 本章小结 ......................................................................................... 98 

第五章 融合企业事件知识与静态竞争关系的

动态竞争关系预测方法

5.1 引言

上一章中，本文获取了企业静态企业竞争关系，主要基于企业的基本属性信息与已知事实关系，从整体上刻画了企业之间相对稳定且长期存在的竞争格局。然而，这种静态关系建模在应对企业竞争关系的动态演化和时序变化时存在明显局限，难以反映企业在真实商业环境中因外部事件驱动所产生的战略调整与行为转变。现实中，企业竞争关系受到多种时变因素的影响而不断演化，仅依赖静态信息难以支撑对未来竞争格局的精确感知与预测。

近年来，已有研究表明，事件知识在企业动态竞争关系推理中发挥着核心作用[143]。以比亚迪（BYD）为例（见图 5.1），该企业在 2022 年前后大举进军欧洲市场，其扩张趋势在多个开源信息中早已有迹可循。自2020年起，比亚迪频繁出现在欧洲各国的新能源汽车展会中；与此同时，其与德国、挪威、英国等地经销商的洽谈合作不断被行业媒体与本地新闻报道所捕捉。此外，比亚迪在欧洲招聘、投建海外工厂的岗位发布也出现在招聘平台与LinkedIn上。尽管彼时比亚迪尚未正式宣布在欧洲全面拓展乘用车市场，但从多渠道事件信息中已有清晰迹象表明其具备国际化扩张意图。这一案例充分说明：若能有效整合开源数据实现跨源事件信息融合与企业事件趋势发现，将有助于更早地识别行业动向，从而提升对新能源汽车国际竞争格局的判断与预测能力。

因此，本文融合事件知识与静态企业竞争关系事实信息提出了动态竞争关系预测（DynamicCompetitor Prediction, DCP 任务，并据此构建了一个动态竞争关系图谱（DynamicCompetitor Knowledge Graph, DCKG）。如图5.1所示，DCP旨在基于历史的动态竞争关系图谱，预测未来时刻的竞争关系演化趋势。为了统一建模动态条件下的事实知识与静态竞争关系信息，本文将两类知识统一称为“事实”，表示为带有时间戳的时序四元组(s,r,o,t)，其中s和o分别表示主语与客体实体，r为它们之间的语义关系，t为事实成立的时间戳。

5.2 方法提出

1）术语定义与任务定义

为有效建模企业间竞争关系随时间演化的动态特征，本文定义了动态竞争关系图谱（DynamicCompetitiveKnowledgeGraph，DCKG)，形式化表示为按时间顺序排列的子图序列G={G1,G2,...,GT}。其中，任意时间点t对应的Gt={E,R,Ft}是一个有向异构图，E表示实体集合，R表示关系集合，Ft表示在时间t上成立的事实集合。每个事实f ∈Ft表示为一个时序四元组(s,r,o,t)。为了增强图谱的结构对称性与关系可达，通常将每条事实f的逆关系(o,r−1,s,t)一并加入图谱中。动态竞争关系预测任务（DynamicCompetitor Prediction, DCP）旨在基于时间 t(包括t) 之前的DCKG，即< Gt，预测未来时刻t+1上可能出现或消失的竞争关系。具体地，DCP可细化为两类子任务：实体预测与关系预测。

2）方法提出

Pr(o|s,o,t + 1,< Gt)。为提升企业竞争关系预测中对动态演化行为的建模能力，本文提出了一种融合时间感知Transformer 与分块图神经网络的动态建模方法 TAT-PGNN，其结构如图5.2所示。该方法主要包括以下三个核心模块：（1）基于分块图神经网络的竞争关系图结构学习模块，将连续的子图序列“分块”，利用图神经网络获取实体的图结构依赖特征；（2）企业竞争时序关系的学习与预测，引入时间感知Transformer，通过自回归步骤刻画实体和关系随着时间的动态演化特征，获取实体和关系的长期时序依赖特征。；（3）融合事件知识与静态竞争关系的企业动态竞争关系预测，融合上述两个模块获取的图结构依赖和时序依赖特征，联合建模实体预测、关系预测以及时间预测任务。上述三个模块通过“图—时序交替优化机制”进行协同建模，例如，对于一个预测查询(s,r,?,t)，模型首先对从历史时刻τ −m到当前时刻τ 的图序列Gτ−m:τ 执行图嵌入学习，获取局部结构表示；随后，时间感知Transformer在图块序列维度建模全局语境，捕捉长期演化规律。

5.3 基于分块图神经网络的竞争关系图结构学习

5.3.1 图块构造与动态关系的局部建模

在动态竞争关系图谱（DCKG）中，企业实体之间的结构联系随着时间不断演化。由于竞争关系通常具有短周期变化、语义敏感等特点，若仅将动态图表示为一系列独立的离散时间切片[92][102]，会导致信息割裂，削弱模型对结构连续性的建模能力。为此，本节借鉴计算机视觉领域中ViT（VisionTransformer）[145] 所提出的“分块（Patching）”思想，在动态图结构建模中引入图分块机制，将原始动态子图序列划分为连续的局部子图片段，以更好地捕捉实体在局部时间内的完整图结构语义，有效弥补传统时间点建模方法的实体信息缺失问题。具体来说，给定一个子图序列G={G1,G2,...,GT}，把它划分为若干局部图块，每个图块由固定时间窗口P内的局部子图组成，构成一个图结构的时空片段。假设原始动态图序列在时间维度上长度为L，采用滑动窗口机制以长度为P、步长为S的方式提取图块序列Gt∈RN，则图块的数量为：N = L−PS+2。若S=1，图块之间高度重叠，可强化局部时序上下文的连贯性；若S>1，则图块之间互不重叠，有利于降低冗余计算开销。为确保时间序列覆盖完整，当最后一个图块不足长度P时，可在尾部补齐构造图块GL。相比传统的时间点式建图策略（即每个时间步构造一个独立图），图块机制具备以下优势：（1）增强结构连续性：图块内涵盖多个时间步，保留了实体间的短期动态交互，有利于建模结构演化轨迹；（2）避免信息碎片化：相邻图之间的重叠构造提升了结构上下文的一致性，缓解了边界语义的断裂问题；（3）可调节建模粒度：通过调整窗口长度P 和步长S，灵活控制模型对演化速度的适应能力。本机制为后续图结构建模模块提供了更稳定的输入基础，有助于提升实体表示的一致性与语义表达力。在完成图块划分后，下一小节将介绍如何在图块内部设计高效的图神经网络结构对局部实体关系进行聚合与编码。

5.3.2 PGNN 模型的图块级多关系表示学习在完成图块构造后，关键任务是对每个图块中的结构信息进行编码，从而生成实体在该时间段内的结构表示。为此，本文提出了分块图神经网络（PatchingGraphNeural Network, PGNN）构，结合了一维卷积机制与多关系感知聚合策略，以适应多跳邻居和多关系语义的高效融合。对于每一个图块Gt = {E,R, ˜Ft}，˜Ft 表示在时间块t内的实体-关系事实集合。PGNN对所有三元组(s,r,o)∈ ˜Ft 的头实体s和尾实体o进行语义聚合，节点更新公式如下：el+1o,t = σ s,r,o)∈Fp1coWlr ψ(els,t,rt) + Wloelo,t(5.1)其中，els,t 和 elo,t 表示第 l 层图神经网络中实体 s 与 o 在图块t中的嵌入表示；Wlr与Wlo 为关系特定与实体自环的可学习权重矩阵。ψ(·)为一维卷积操作，用于融合实体表示与关系嵌入。co为归一化因子，保证多邻居聚合稳定。σ(·)为激活函数（如ReLU），以提升非线性建模能力。

5.4 企业竞争时序关系的学习与预测

本节在上一节构建的图结构依赖基础上，进一步引入时间建模机制，以刻画企业实体与关系在时序演化过程中的动态行为特征。首先，设计了基于Transformerdecoder（T-Decoder）的时序关系建模机制，替代传统RNN结构，采用掩码自注意力策略分别对实体与关系的演化轨迹进行建模，从而实现长距离依赖的建模能力与更强的并行计算效率。其次进一步提出一种语义引导的相对时间戳编码机制，通过将离散时间步归一化、引入可学习的时间向量以及上下文感知的门控累加策略，使得模型能够自适应地建模不同类型事实的生命周期差异与时效性变，有效提升了实体状态建模的动态性与语境感知能力。

5.5融合事件知识与静态竞争关系的企业动态竞争关系预测

本文遵循文献[ 90]中提出的概率建模框架，学习并预测企业间的动态竞争关系， 并将其与本文提出的时间感知Transformer和分块图神经网络进行集成。

5.6实验与分析 5.6.1实验设置

数据集。本章在六个数据集上对企业动态竞争关系预测任务所提出的TAT PGNN模型进行评估，其中包括五个公开数据集：ICEWS14[ 148]、ICEWS18 [149]、 ICEWS05-15[ 148]、WIKI [150]、YAGO [151]，以及一个金融领域专属数据集FinKD [90]。 表5.1本章构造的金融领域（包括竞争关系）数据集FinKD+的关系类型描述，为企业动 态竞争关系预测提供支持。

5.7本章小结

本章针对企业竞争关系随时间动态演化的问题，提出了一种融合事件知识与静 态关系信息的企业动态竞争关系预测方法。为了应对图结构与时序信息交织复杂的 建模挑战，设计了基于图结构与时间感知机制的动态建模方法TAT-PGNN。该方法 基于滑动时间窗口构建分块图，利用图神经网络捕捉局部结构依赖信息，同时通过 时间感知的Transformer解码器建模不同事实类型下的时序依赖性。特别地，本文设 计的语义引导相对时间编码机制，使模型能够自适应学习事实的语义衰减行为，显 著提升了对企业竞争关系动态演化的建模能力。

在多个通用时序知识图谱数据集（如ICEWS、YAGO、WIKI）及本文构建的金融 领域真实数据集FinKD+上的实验结果表明，TAT-PGNN在MRR、Hits@1和Hits@3 等指标上均显著优于现有主流方法。特别是在金融场景中，TAT-PGNN凭借时间块 划分建模、Transformer式时序建模与时间感知编码机制，展现出更强的实际预测能 力与泛化性能，为企业竞争格局分析和战略决策提供了更加准确、具备时效性的技 术支持。

第六章总结与展望

6.1总结

在数字信息爆炸与开源数据日益丰富的背景下，企业竞争关系的精准获取与动 态演化预测面临着愈加复杂的技术挑战与现实需求。开源信息虽为企业行为建模和 竞争格局分析提供了丰富的外部数据支撑，但同时也带来了两方面的核心挑战：其 一，企业事件在开源语料中往往具有类型多样、表达灵活、语义结构隐含和上下文 依赖强等特征，导致事件知识的抽取与预测难度显著增加，削弱了其在竞争关系建 模中的语义支撑作用；其二，企业竞争关系本身缺乏显式表征、关系分布稀疏，且其 动态演化过程受到时间和结构依赖等复杂因素的共同影响，推理链条不完整，进而 限制了竞争关系获取与预测的准确性与可解释性。

为此，本文围绕“如何从开源信息中获取和预测企业竞争关系”这一核心问题， 提出了一套融合语言模型、图神经网络、逻辑约束机制与时间感知编码等技术的统 一建模框架，并围绕企业事件知识获取、事件演化预测、静态关系建模与动态竞争 关系推理四个关键环节展开深入研究。

为了应对挑战一，本文提出基于大语言模型与超图深度学习的企业事件知识获 取方法，随后基于获取的事件知识构建多层语义表达结构，用于企业事件的动态演 化预测。具体内容包括：

1）为了应对开源信息中企业事件类型开放、表达复杂、语义结构隐含等问题， 第二章提出基于大语言模型与超图神经网络的企业事件知识获取方法。通过构建增 强提示模板引导语言模型进行高覆盖率的事件要素抽取，通过事件超图建模触发词 与多类论元的高阶关联关系，并引入节点类型感知机制进行结构化建模，从而实现 复杂的开源信息语境下企业事件知识获取的完整性，为后续事件预测与动态竞争关 系预测提供了可信且丰富的事件基础知识

2）为了应对企业事件演化路径复杂、上下文依赖强和外部语义不完整等问题， 第三章提出基于事件知识多层语义表达的企业事件预测方法。通过构建结合事件模 式层、事件实例层与实体属性层的三层语义结构，系统建模企业事件的语义关系与 上下文信息。结合跨层对比学习与双模态注意力机制，强化了不同层级之间的信息融合与表达能力。同时利用语言模型补全实体语义，增强了预测模型对演化趋势的 感知能力，显著提高了预测准确性，为后续竞争关系演化建模提供可靠的语义线索 与知识支撑。

为了应对挑战二，本文提出基于逻辑约束图神经网络的静态企业竞争关系获取 方法，并进一步融合事件知识与静态企业关系信息，实现对未来的企业动态竞争关 系的预测。具体内容包括：

3）为了应对企业竞争关系表达隐性，关系分布稀疏等问题，第四章提出基于逻 辑约束增强的图深度学习静态企业竞争关系获取方法。通过构建企业信息表征图谱， 整合企业之间的控股、任命、业务重叠等异构关系，利用图神经网络进行多跳信息 传播与竞争关系推理。在此基础上，引入概率软逻辑（PSL）模型，将先验逻辑规则 作为正则化项约束优化图神经网络，有效引导模型的推理过程，提升了模型对竞争 关系识别的准确性与可解释性，为后续动态竞争关系预测提供可信的推理基础。

4）为了实现对未来竞争格局的动态预测，第五章提出了融合企业事件知识与静 态竞争关系的动态竞争关系预测方法。通过引入“时间块”划分机制，将连续事件 序列映射为具备语义连续性的局部上下文窗口，从而学习局部空间图结构信息。同 时，结合时间感知Transformer结构提升模型对长期时序依赖的与演化过程的感知能 力。在此基础上，提出了语义引导的相对时间编码机制，使模型能够根据事件类型 与语境动态自适应地建模其时间影响力分布，从而实现竞争演化路径的精准感知与 可解释预测，为企业战略部署、市场研判与风险管控等应用提供了有效技术支撑。

综上所述，本文从企业事件知识的获取出发，逐步构建了多层事件语义结构、静 态关系获取机制与动态竞争关系预测方法，全面提升了开源信息中企业竞争关系的 表达能力与推理效果。研究不仅拓展了图神经网络与大语言模型在结构化事件建模 中的边界，也探索了逻辑知识与深度表示融合建模的可行路径，具备良好的可解释 性、预测能力与应用拓展性。

6.2未来工作展望

本文在企业竞争关系建模与预测方面进行了系统性探索，并在事件知识抽取、结 构化语义建模、竞争关系推理与动态演化预测等方面提出了若干创新方法，取得了 阶段性的研究进展。然而，面向更加复杂真实的企业行为建模任务，仍有若干值得深入挖掘与拓展的研究方向：

1）增强多源异构数据的融合建模能力，当前工作主要依赖结构化与半结构化文 本数据（如新闻报道、财报公告等）构建企业行为知识，但在实际应用中，企业相关 信息广泛分布于社交媒体、招聘平台、专利公示、供应链追踪系统等多种异构数据 源中。这些数据在结构形式、语义粒度、时间精度和噪声水平等方面差异显著，导致 直接融合建模面临较大挑战。未来研究可从跨模态信息对齐、异构语义统一建模和 跨源表示对比学习等方向展开，构建具备鲁棒性与泛化能力的多源企业事件建模框 架，从而提升模型对企业动态感知的覆盖广度与精准度。

2）提升跨事件/跨主体的深层因果关系建模能力，当前企业事件预测方法多依赖 语义相似性或结构邻近性来归纳模式，缺乏对事件之间、企业行为之间深层因果机 制的刻画与建模，难以支撑对“为何发生”与“将如何演化”的深入解释与推理。未 来可尝试引入因果图建模、结构方程建模等因果推理工具，并与多层语义表达方法 相结合，构建可解释的企业行为演化路径模型，增强模型对复杂外部扰动、策略行 为影响下对企业事件的预测能力。

3）推动竞争关系建模的可解释性与自动归纳能力，虽然本文引入了概率软逻辑 （PSL）增强关系推理的可解释性，但其逻辑规则主要依赖人工定义，存在覆盖面有 限、迁移能力不足等问题。未来可探索结合结构模式挖掘与可微分逻辑推理的方法， 实现从事件图谱与实体交互结构中自动归纳潜在的竞争逻辑。同时，可结合大语言 模型（LLM）的语义理解与生成能力，对自动归纳的逻辑规则进行可行性评估与一 致性检验，进一步提升规则的准确性与可解释性。

总体而言，企业竞争关系获取与预测是一个兼具挑战性与实践意义的研究方向。 随着语言模型能力的持续提升、多源数据融合技术的不断发展，企业行为的语义建 模与战略预测将在金融、商业、政策等领域发挥越来越重要的作用。

参考文献 略