摘要
本说明书实施例公开了一种用户标签标注方法、信用评分方法及相关装置,涉及模型训练领域。在本说明书中,通过目标模型解决如何对目标域数据中多个第二用户分别标注第二标签的问题。目标模型通过将基于源域数据训练得到的初始模型迁移至目标域数据上进行学习得到,且目标模型的类型为图神经网络模型,通过源域数据构建源域图和目标域数据构建目标域图训练该图神经网络模型,直至得到目标模型,且训练过程中目标模型的损失函数受目标域图上多个目标域节点之间平滑度的约束,以及受源域图与目标域图之间的特征分布差异约束。
技术关键词
信用评分模型
标签标注方法
神经网络模型
信用评分方法
节点
异构特征
计算机存储介质
标注装置
数据
随机游走方法
计算机程序产品
学习方法
模型训练模块
评分装置
对齐方法
处理器
指令
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交通流量预测方法
道路交通流数据
节点
速度检测传感器
交通拥堵指数
动态负载均衡方法
节点
集群
云平台虚拟化
计算机执行指令
数据管理方法
非对称加密算法
数据管理系统
节点
网络通信模块
随机森林模型
人脸识别方法
灰度矩阵
图像
人脸识别系统