[发明专利]一种基于超图对比学习的金融违约风险预测方法在审
申请号: | 202310433997.9 | 申请日: | 2023-04-21 |
公开(公告)号: | CN116542369A | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 卢茜君;李荣华;秦宏超;王国仁 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q30/018;G06Q40/06;G06F16/901;G06F17/16;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人: | 李春 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及金融违约预测技术领域,且公开了一种基于超图对比学习的金融违约风险预测方法,包括以下步骤:步骤1,获取发债企业的基本数据、是否违约情况和发债企业之间的关联关系;步骤2,生成企业初始特征矩阵和负样本特征矩阵,构建超图,根据超图点边关联矩阵得到超图拉普拉斯矩阵;步骤3,应用超图卷积网络,得到企业表征矩阵和负样本表征矩阵;步骤4,生成全图表征向量,基于对比损失和分类损失进行联合训练,完成对企业违约风险的预测。本发明采用上述基于超图对比学习的金融违约风险预测方法,能够减少信息的丢失,提高金融违约风险的预测效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 超图 对比 学习 金融 违约 风险 预测 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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