收入评估模型的训练方法、系统、计算机设备及介质

本申请涉及一种收入评估模型的训练方法、系统、计算机设备及介质，该方法包括获取用户的结构化财务数据、时间序列行为数据和非结构化文本数据，并基于图神经网络构建数据间的语义与逻辑关联，生成多维度特征图；基于Transformer与长短时记忆网络，对时间序列行为数据与多维度特征图进行趋势分析，并结合预设语言模型对非结构化文本数据进行特征提取，得到基本特征数据；根据结构化财务数据的关键财务指标和基本特征数据，通过跨模态特征融合技术进行特征融合映射，进而得到对应的高维特征表示；利用强化学习算法，并根据高维特征表示对预设模型进行迭代训练和参数调整，得到收入评估模型。本申请具有提高收入评估准确性的效果。