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申请/专利权人：辽宁大学
摘要：本发明公开了一种基于多视图动态超图神经网络的中小企业信用风险评估方法。该方法包括以下步骤：企业信用风险相关数据采集，包括企业基本数据、企业诉讼数据和企业关联关系数据；企业数据预处理和数据集构建；企业股权超图和供应商超图构建；神经网络模型框架构建：使用超图神经网络学习企业超图中的高阶特征；使用动态超图神经网络重构企业超图以学习其中隐藏的高阶特征；通过多视图动态超图神经网络聚合从不同类型企业超图中学习的企业节点特征表示，然后学习多种企业关联关系相互影响下的企业信用风险特征，得到目标企业节点表示；企业信用风险评估：将目标节点表示输入到使用LogSoftmax激活函数的全连接层进行分类，通过负对数损失函数计算损失，该方法能够提高对于企业信用风险评估的效果。
主权项：1.一种基于多视图动态超图神经网络的中小企业信用风险评估方法，其特征在于，包括：步骤1企业信用风险相关数据采集，包括企业基本数据、企业诉讼数据和企业关联关系数据；步骤2对企业数据进行预处理，根据不同供应链中企业样本的标签分布情况确定数据集划分索引，构建数据集；步骤3根据采集到的企业共同主要股东关联关系和企业供应商关联关系构建企业股权超图和企业供应商超图；步骤4构建多视图动态超图神经网络模型框架，获取企业的信用风险评估结果；所述的多视图动态超图神经网络模型框架包括：使用超图神经网络分别学习股权超图和供应商超图中的高阶特征；通过动态超图神经网络重新构造股权超图和供应商超图，学习企业超图中的隐藏特征；使用多视图动态超图神经网络聚合从不同超图中学习到的企业特征表示，学习多种企业关联关系相互影响下的企业信用风险特征，得到目标企业特征表示。步骤5通过目标企业特征表示得到企业信用风险评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁大学 一种基于多视图动态超图神经网络的中小企业信用风险评估方法
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