一种基于图对比学习的金融风险评估数据处理方法及系统
申请号:CN202510873035
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120374267B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明属于金融数据处理技术领域,公开了一种基于图对比学习的金融风险评估数据处理方法及系统。该方法对收集的金融领域的数据进行预处理与属性图构建;进行模块化最大化与对比学习关联实现;采用图卷积网络或图神经网络作为图卷积编码器学习节点表示;采用两阶段随机游走采样方法近似模块化矩阵,得到模块化矩阵的小批量形式;通过反向传播算法,根据对比损失对编码器和参数进行优化,进一步学习金融数据节点表示,获得金融风险数据信息;对金融机构或市场主体的风险数据信息进行进一步评估。本发明有效挖掘金融数据中的社区结构和语义信息,提高金融风险评估的准确性和效率,同时解决现有技术中的可扩展性和语义漂移问题。
技术关键词
评估数据处理方法
卷积编码器
节点
两阶段
采样方法
金融数据处理技术
传播算法
矩阵
风险
数据处理系统
采样器
损失函数优化
决策
社区结构
可读存储介质
神经网络模型
模块