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。
技术关键词
预估系统
深度图
节点特征
实体
神经网络模型
模型压缩
融合特征
关系
池化特征
数据采集模块
卷积模块
样本
输出模块
矩阵
蒸馏
因子
机制
系统为您推荐了相关专利信息
预测药物毒性
卷积神经网络模型
基因表达数据
蛋白质相互作用网络
新药物
编码视频图像
原型
神经网络模型
高斯滤波器
编码方法
动态优化方法
数据分布
算法架构
非暂时性计算机可读存储介质
描述符