一种基于多视图动态超图神经网络的中小企业信用风险评估方法

本发明公开了一种基于多视图动态超图神经网络的中小企业信用风险评估方法。该方法包括以下步骤：企业信用风险相关数据采集，包括企业基本数据、企业诉讼数据和企业关联关系数据；企业数据预处理和数据集构建；企业股权超图和供应商超图构建；神经网络模型框架构建：使用超图神经网络学习企业超图中的高阶特征；使用动态超图神经网络重构企业超图以学习其中隐藏的高阶特征；通过多视图动态超图神经网络聚合从不同类型企业超图中学习的企业节点特征表示，然后学习多种企业关联关系相互影响下的企业信用风险特征，得到目标企业节点表示；企业信用风险评估：将目标节点表示输入到使用LogSoftmax激活函数的全连接层进行分类，通过负对数损失函数计算损失，该方法能够提高对于企业信用风险评估的效果。