摘要
本申请公开了基于商业网络动态计算优质度的评价方法。该评价方法包括:获取多源异构的商业网络数据;其中,商业网络数据包括:企业内部数据、公开数据以及授权数据;对多源异构的商业网络数据进行数据处理与整合,得到商业网络知识图谱;利用图神经网络对商业网络知识图谱进行分析,得到企业之间的关联模式;利用风险量化模型对商业网络知识图谱进行风险量化,得到企业对应的风险评估结果;利用商业网络动态优质度评价模型结合风险评估结果、关联模式和商业网络知识图谱进行企业优质度评分。通过上述方式,能够减少对主体信用与静态财务数据的依赖。
技术关键词
商业
评价方法
网络
企业内部数据
风险
异构
机器学习模型
节点
动态知识图谱
联邦学习技术
集成学习方法
模式
推理技术
注意力机制
动态地
客户