摘要
本发明公开了一种信用风险预测方法和计算机程序产品。其中,该方法包括:获取多个目标对象的对象属性数据,分别根据每个目标对象的对象属性数据确定每个目标对象的对象特征数据;以目标对象为节点,根据目标对象对应的对象属性数据构建多个目标对象对应的多对象图网络;针对单个目标对象,根据多对象图网络中与目标对象对应的邻居节点确定与目标对象对应的节点特征数据;根据多个目标对象的节点特征数据对多个目标对象进行聚类,以获得与目标对象对应的对象类别;其中,对象类别用于指示目标对象对应的信用风险程度。从而可以快速、全面、准确的获取目标对象的风险预测和分类结果,从而减少损失并保护资源安全,以及保持对风险的敏感性。
技术关键词
信用风险预测方法
节点特征
对象
邻居
数据
计算机程序产品
网络
融合特征
指标
聚类
关系
样本
算法
企业
标签
参数
非线性
处理器
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融合特征
卡尔曼滤波算法
多模态特征
数据
上下文特征
定位测试方法
轨迹
铁路专用
GNSS接收机
分区
振动信号特征
风力发电机组
故障检测方法
电流
故障分类模型
异常状况
融合特征
监测方法
异构传感器网络
多模态特征融合