金融机构的复杂股权网络是系统性金融风险的微观成因和传导渠道.因此，发现和分析股权网络中的关键风险特征结构对金融监管有着重要意义.本文从知识关联理论出发，基于大规模股权网络构建金融股权知识大图，在此基础上提出了多层股权穿透(MEP)算法，揭示以金融机构为中心的穿透式多层股权网络；提出了关键股权路径发现(CEP)算法，发现金融机构之间的关键股权路径.本文结合案例对以上基于知识关联的股权风险结构进行了实证分析，并对MEP和CEP算法进行了性能分析与对比.基于真实数据的实证分析和性能分析表明，与传统的股权结构分析方法相比，本文所提出大数据算法能够更加高效和准确地发现和分析关键股权风险结构，支撑系统金融性风险的穿透式监管.