一种基于深度学习的异构数据资产价值动态建模方法

本发明属于资产数据管理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的异构数据资产价值动态建模方法，包括多模态异构数据深度融合方法通过构建图神经网络模型实现对不同来源的多模态异构数据特征提取，并在特征提取和深度挖掘的基础上实现数据深度融合；动态特征捕捉方法通过融合多模态异构数据，实时捕捉资产价值随时间的动态演变规律，通过自注意力与跨模态交互机制，增强模型对复杂动态场景的适应性；基于强化学习的模型自适应调整方法引入强化学习来实现模型的自适应调整，其核心在于将模型的训练和应用过程看作一个动态的决策过程，通过智能体与环境的交互，不断优化模型参数，以适应资产价值动态变化的复杂环境。