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申请/专利权人：浙江网商银行股份有限公司

摘要：本说明书提供了一种需融资企业识别方法、装置和电子设备，包括：将目标企业群体的图谱信息输入目标图卷积网络，并基于实体关系组合算子进行邻域结构学习以得到各节点和边的最终嵌入向量；基于各节点和边的最终嵌入向量构建真实关系三元组和伪造关系三元组并确定关系三元组的分数，以基于最小化损失函数的方向调整所述目标图卷积网络的参数并重新训练所述目标图卷积网络，直至所述损失函数满足收敛条件；基于具有融资需求标签的企业对应的节点在最终目标图卷积网络的最终嵌入向量，训练需融资企业识别模型；基于训练后的需融资企业识别模型，以及目标企业对应的节点的最终嵌入向量，识别目标企业是否为需融资企业。

主权项：1.一种需融资企业识别方法，包括：将目标企业群体的图谱信息中表征企业的节点的原始特征向量和表征企业关系的边的原始特征向量输入目标图卷积网络，并基于实体关系组合算子进行邻域结构学习以得到各节点和边的最终嵌入向量，所述实体关系组合算子用于汇聚目标节点的邻居节点和对应的连接边的嵌入向量；基于各节点和边的最终嵌入向量构建真实关系三元组和伪造关系三元组并根据各关系三元组的聚合向量确定各关系三元组的分数，所述关系三元组包括头节点的嵌入向量，尾节点的嵌入向量、头节点和尾节点的连接边的嵌入向量；基于最小化损失函数的方向调整所述目标图卷积网络的参数并重新训练所述目标图卷积网络，直至所述损失函数满足收敛条件，其中，所述损失函数与真实关系三元组和伪造关系三元组的分数差值相关；基于具有融资需求标签的企业对应的节点在训练完毕后的目标图卷积网络的最终嵌入向量，训练需融资企业识别模型；基于训练后的需融资企业识别模型，以及不具有融资需求标签的目标企业对应的节点在训练完毕后的目标图卷积网络的最终嵌入向量，识别目标企业是否为需融资企业；其中，基于实体关系组合算子进行邻域结构学习以得到各节点和边的最终嵌入向量，包括：基于实体关系组合算子在所述目标图卷积网络中逐层汇聚各目标节点的邻居节点和连接边的嵌入向量以得到邻居节点的嵌入向量传递到目标节点后的嵌入向量，并逐层转换边的嵌入向量到下一层卷积层，并确定所述目标图卷积网络的最后一个卷积层输出的各节点和边的嵌入向量为所述各节点和边的最终嵌入向量。

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