[发明专利]需融资企业识别方法、模型训练方法、装置和设备在审
申请号: | 202210577160.7 | 申请日: | 2022-05-25 |
公开(公告)号: | CN114757784A | 公开(公告)日: | 2022-07-15 |
发明(设计)人: | 梁倩乔;吴亚熙;高俊鑫;赵登;何建杉;卫华;韩冰;谢世明;葛超 | 申请(专利权)人: | 浙江网商银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q40/06 | 分类号: | G06Q40/06;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 许振新 |
地址: | 310012 浙江省杭州市西湖区*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 融资 企业 识别 方法 模型 训练 装置 设备 | ||
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。
技术领域
本文件涉及人工智能领域,尤其涉及一种需融资企业识别方法、模型训练方法、装置和设备。
背景技术
近年来,近年来,金融需求探索(financial needs exploration,FNE)引起了金融机构和学术研究者的极大关注,其目的是探索金融受限的中小企业。由于中小企业在经济发展中的重要性,以及这些企业在财务上的受限制情况,FNE变得越来越重要。金融机构较为关注的一个问题是如何有效地发现资金紧缺需要融资的中小企业,从而降低金融机构的营销成本并更好地助力中小企业的成长。针对该问题,金融机构尝试基于数据挖掘技术,从中小企业的属性和历史行为中发现需融资企业的共性,以定位到需融资企业。
但是,现有的方案在定位需融资企业的准确度较差。
发明内容
本说明书实施例提供一种需融资企业识别方法、装置和电子设备,能够准确高效地定位到资金紧缺的企业。
本说明书实施例提供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确定各关系三元组的分数;
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。
本说明书实施例提供一种需融资企业识别模型的训练方法,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确定各关系三元组的分数;
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。
本说明书实施例还提供一种需融资企业识别装置,包括:
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