[发明专利]一种基于知识图谱和图深度学习的金融信用风险评估方法在审
| 申请号： | 202010515785.1 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111652704A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 唐松;黄锐 | 申请（专利权）人： | 唐松;黄锐 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510520 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于金融信用风险评估领域，具体公开了一种基于知识图谱和图深度学习的金融信用风险评估方法，包括如下步骤：获取用户历史信用数据；根据信用数据构建用户知识图谱；利用图神经网络对用户知识图谱进行图深度学习，得到知识图谱的特征；利用知识图谱的特征表征用户的信用特征；基于所述用户信用特征，通过风险评估模型对所述用户进行金融信用风险评估，并通过softmax函数判别用户是否存在风险。本发明采用知识图谱和图深度学习的方式对用户的金融信用风险进行评估，能够对用户历史信用数据中的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行预处理、提取、分析，并将其作为评价用户金融信用的重要依据，提高评估质量，评估效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 深度 学习 金融 信用风险 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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