一种基于图神经网络的风险等级评估方法

本发明公开了一种基于图神经网络的风险等级评估方法，属于人工智能、机器学习技术领域。本方法首先对多个事件进行检测并评定风险等级，清洗数据构建风险数据集；其次基于特征提取器，将事件节点，指标节点提取特征为高维向量，并以月份为单位构建事件图；之后构建图卷积神经网络，基于图数据集进行训练，得到基于月份事件图的风险等级评判模型，最后使用训练完毕的模型及进行风险等级评估。本发明应用图神经网络技术完成风险等级预测，采用GCN架构和readout layer的组合，能够提升模型的表现力与运行效率，还增强了模型的学习能力。