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申请/专利权人：深圳市数鲸数字科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度图神经网络的贷款通过率预估系统及方法，该系统包括：数据采集模块，用于采集实体信息以及与实体相关的关系数据；数据预处理模块，用于对采集的实体信息和关系数据进行清洗和标准化处理；图建模模块，用于对预处理后的实体信息和关系数据进行数据结构的转化，建立关系图结构；深度图神经网络模型，用于对所述关系图结构进行特征学习和表示学习，并输出模型结果；预测输出模块，用于将所述模型结果映射为二进制分类，输出预测结果。本发明提供的基于深度图神经网络的贷款通过率预估系统及方法，其有效地提升了信用评估的准确性和泛化能力。
主权项：1.基于深度图神经网络的贷款通过率预估系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集实体信息以及与实体相关的关系数据，所述实体信息包括个人信息、信用历史和财务数据，所述关系数据包括雇佣关系数据和债务关系数据；数据预处理模块，用于对采集的实体信息和关系数据进行清洗和标准化处理；图建模模块，用于对预处理后的实体信息和关系数据进行数据结构的转化，建立关系图结构；其中，所述关系图结构包括多个节点和连接节点的边，每一节点代表一个不同的实体，节点属性包含对应的实体信息，边属性包含对应的关系数据；深度图神经网络模型，用于对所述关系图结构进行特征学习和表示学习，并输出模型结果；预测输出模块，用于将所述模型结果映射为二进制分类，输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
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