1.一种基于数据分析的风险识别方法，其特征在于，包括：

获取目标对象在目标场景下的风险数据；所述风险数据包括至少一个用于风险预测的标签；

根据所述风险数据以及所述目标场景的风险预测模型，确定所述目标对象的风险预测结果；其中，所述风险预测 模型根据所述目标场景下的至少一组组合标签构建，所述至少一组组合标签中每组组合标签包括多个标签；所述多个标签包括的各标签之间通过逻辑连接词连接；

当所述风险预测结果指示所述目标对象存在风险时，将所述目标对象的信息添加至标记列表，所述标记列表标记的对象为重点监管对象；

当在预设事件表中查询到所述目标对象的信息时，采集所述目标对象在预设时间范围内的行为数据，对所述行为数据进行命名实体识别以提取所述行为数据中各个实体，并对所述行为数据进行语义分析，得到各个实体间的关联关系，将所述各个实体、所述各个实体间的关联关系与不同类别下的行为判定数据进行匹配，根据匹配结果确定所述行为数据所属的类别，其中，所述类别为以下中的一项：失德、违法、入罪；所述预设事件表记录了在所述目标场景下发生事故的对象的信息；所述行为数据与所述风险数据不同；

获取关于所述目标对象的其它辅助判定数据，所述其它辅助判定数据为用于辅助分析所述行为数据属于所述类别的原因的数据；

生成包括所述目标对象的信息、所述风险预测结果、所述行为数据所属的类别以及所述其它辅助判定数据的文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标场景的场景标识，根据预设的场景标识与因子列表的对应关系，确定所述目标场景的场景标识对应的目标因子列表；所述目标因子列表包括一个或多个因子；

从数据库中匹配出所述目标因子列表对应的标签列表；所述数据库存有至少一个标签列表，以及所述至少一个标签列表中每个标签列表与因子列表的对应关系；

对所述标签列表中各个标签进行组合处理，得到至少一组组合标签；

利用所述至少一组组合标签，构建所述目标场景的风险预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述标签列表中各个标签进行组合处理，得到至少一组组合标签，包括：对所述标签列表中各个标签进行随机采样，得到多组标签；所述多组标签中每组标签包括多个标签；

对所述多组标签进行去重处理，得到至少一组标签；所述至少一组标签中各组标签之间存在不同；

为所述至少一组标签中每组标签包括的各标签之间添加预设的逻辑连接词，得到所述每组标签对应的至少一组组合标签。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述标签列表中各个标签进行随机采样，包括：获取为所述标签列表中每个标签设置的权重；

采用加权随机采样算法，根据为所述标签列表中每个标签设置的权重，对所述各个标签进行随机采样。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述标签列表中各个标签进行组合处理，得到至少一组组合标签，包括：采用递归算法对所述标签列表中各个标签进行排列组合，得到多组标签，每组标签包括多个标签；

为所述多组标签包括的各标签之间添加预设的逻辑连接词，得到每组标签对应的至少一组组合标签。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述至少一组组合标签，构建所述目标场景的风险预测模型，包括：建立所述至少一组组合标签中每组组合标签和对应的风险预测结果之间的对应关系，并将所述每组组合标签和对应的风险预测结果之间的对应关系，确定为所述目标场景的风险预测模型；或，将所述至少一组组合标签以及所述至少一组组合标签中每组组合标签对应的风险预测结果，输入到预设模型进行训练，得到训练后的所述预设模型，将所述训练后的所述预设模型确定为所述目标场景的风险预测模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设行为判定规则确定所述行为数据所属的类别，包括：将所述行为数据输入到预设的分类模型中，经由所述分类模型对所述行为数据进行分类，得到所述行为数据所属的类别；或，对所述行为数据进行命名实体识别以提取所述行为数据中各个实体，并对所述行为数据进行语义分析，得到各个实体间的关联关系，将所述各个实体、所述各个实体间的关联关系与不同类别下的行为判定数据进行匹配，根据匹配结果确定所述行为数据所属的类别。

8.一种基于数据分析的风险识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标对象在目标场景下的风险数据；所述风险数据包括至少一个用于风险预测的标签；

确定单元，用于根据所述风险数据以及所述目标场景的风险预测模型，确定所述目标对象的风险预测结果；其中，所述风险预测 模型根据所述目标场景下的至少一组组合标签构建，所述至少一组组合标签中每组组合标签包括多个标签；所述多个标签包括的各标签之间通过逻辑连接词连接；

添加单元，用于当所述风险预测结果指示所述目标对象存在风险时，将所述目标对象的信息添加至标记列表；

处理单元，用于当在预设事件表中查询到所述目标对象的信息时，采集所述目标对象在预设时间范围内的行为数据，对所述行为数据进行命名实体识别以提取所述行为数据中各个实体，并对所述行为数据进行语义分析，得到各个实体间的关联关系，将所述各个实体、所述各个实体间的关联关系与不同类别下的行为判定数据进行匹配，根据匹配结果确定所述行为数据所属的类别，其中，所述类别为以下中的一项：失德、违法、入罪；所述预设事件表记录了在所述目标场景下发生事故的对象的信息；所述行为数据与所述风险数据不同；

所述处理单元，还用于获取关于所述目标对象的其它辅助判定数据，所述其它辅助判定数据为用于辅助分析所述行为数据属于所述类别的原因的数据；

生成包括所述目标对象的信息、所述风险预测结果、所述行为数据所属的类别以及的文件。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1‑7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1‑7任一项所述的方法。