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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种企业信用风险评分方法、装置、设备及存储介质，所述企业信用风险评分方法包括：获取企业基础数据，其中，所述企业基础数据包括目标企业的企业数据以及与所述目标企业相关联主体对象对应的企业数据，基于所述企业基础数据，构建所述目标企业的企业知识图谱，基于所述企业知识图谱，提取所述目标企业不同维度的企业特征集合，基于所述不同维度的企业特征集合，通过信用风险模型对所述风险预测，获得企业信用评分结果，其中，所述目标信用风控模型为提取待训练企业对应企业知识图谱的不同维度的特征集合进行迭代训练获得。本申请解决预测企业信用风险的准确性较低的技术问题。
主权项：1.一种企业信用风险评分方法，其特征在于，所述企业信用风险评分方法包括：获取企业基础数据，其中，所述企业基础数据包括目标企业的企业数据以及与所述目标企业相关联主体对象对应的企业数据；基于所述企业基础数据，构建所述目标企业的企业知识图谱；基于所述企业知识图谱，提取所述目标企业不同维度的企业特征集合；基于所述不同维度的企业特征集合，通过信用风险模型进行风险预测，获得企业信用评分结果，其中，所述信用风险模型为提取待训练企业对应企业知识图谱的不同维度的特征集合进行迭代训练获得；其中，所述企业特征集合包括所述目标企业的企业结构特征，所述基于所述企业知识图谱，提取所述目标企业不同维度的企业特征集合的步骤，包括：将所述企业知识图谱的异构知识图转化为同构知识图；判断转换后的所述企业知识图谱在当前时间点是否存在新增主体对象节点或新增边；若不存在，则通过图节点嵌入算法提取所述企业知识图谱中各主体对象节点的结构特征向量；若存在，则以新增主体对象节点或新增边为中心进行预设深度的深度优先遍历，形成目标子知识图谱，并基于上一时间点的结构特征向量，对当前时间点对应的目标子知识图谱的各主体对象节点进行局部训练，获得更新后的企业结构特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 企业信用风险评分方法、装置、设备及存储介质
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