[發(fā)明專利]基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的投融資機構(gòu)評估方法、系統(tǒng)及設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011024535.4
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112241920A
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發(fā)明（設計）人: 徐佳慧;裴樂琪;季書帆
• 申請（專利權(quán)）人: 徐佳慧
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06Q40/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京知呱呱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11577
• 代理人: 朱芳

1.基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的投融資機構(gòu)評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、截取給定時刻T_curr之前的投資事件，構(gòu)建初創(chuàng)企業(yè)的共被投網(wǎng)絡圖G_c；

步驟2、設定N_G個時間段的初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖，以T_inte為固定時間間隔，構(gòu)建上一時刻T_curr-T_inte的初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖G_c-1i，依次類推構(gòu)建剩余N_G-1個初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖，獲得N_G個初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖；

步驟3、構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的投融資機構(gòu)發(fā)展趨勢評估模型；

步驟4、對所述評估模型進行訓練學習，獲得最終用于評估的投融資機構(gòu)發(fā)展趨勢模型；

步驟5、對N_G個所述初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖訓練對應時間段的N_G個面向投融資機構(gòu)發(fā)展趨勢評估模型，并使用所述發(fā)展趨勢評估模型評估出各節(jié)點的發(fā)展評估值，根據(jù)所述發(fā)展評估值的大小對N_G個時間段的初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展進行排序。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的投融資機構(gòu)評估方法，其特征在于，所述步驟1包括以下步驟：

步驟1.1、對所述共被投網(wǎng)絡圖G_c中初創(chuàng)企業(yè)的所屬行業(yè)，通過One-Hot編碼生成節(jié)點所屬行業(yè)特征矩陣

步驟1.2、對所述共被投網(wǎng)絡圖G_c中初創(chuàng)企業(yè)的歷史投資輪次，通過One-Hot編碼生成節(jié)點投資輪次特征矩陣

步驟1.3、獲取初創(chuàng)企業(yè)的成立時間差特征并對所述成立時間差特征進行Z-score標準化處理，處理公式為：

其中，T為當前年份與初創(chuàng)企業(yè)成立時間差，為時間差系數(shù)；x為所有樣本數(shù)據(jù)的原始值，μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標準差，x^*為所有樣本數(shù)據(jù)歸一化后的數(shù)值；

步驟1.4、獲取初創(chuàng)企業(yè)在所述給定時刻T_curr之前的投融資新聞文本，設置詞向量長度為N_news，采用訓練模式為Skip-gram的Word2Vec算法對投融資新聞文本進行訓練，獲得各初創(chuàng)企業(yè)節(jié)點的新聞特征矩陣

步驟1.5、將步驟1.1至步驟1.4獲得的節(jié)點特征進行拼接組合，獲得初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖G_c的節(jié)點特征矩陣X^node；

步驟1.6、將所述給定時刻T_curr之前的所有投資事件中被同一投資機構(gòu)所投資過的初創(chuàng)企業(yè)構(gòu)建網(wǎng)絡圖中的邊，獲得邊索引矩陣X^edges；

步驟1.7、為所述給定時刻T_curr之前的所有投資事件中的節(jié)點進行標注，選定時間間隔T_inte，對于時間間隔T_inte時間段內(nèi)發(fā)生過投資的初創(chuàng)企業(yè)設置標簽為1，未發(fā)生投資的初創(chuàng)企業(yè)設置標簽為0，獲得初創(chuàng)企業(yè)共被投網(wǎng)絡圖G_c的節(jié)點標簽矩陣Y^node。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的投融資機構(gòu)評估方法，其特征在于，所述步驟1.4中，對于共被投網(wǎng)絡圖G_c中沒有獲得新聞特征矩陣的初創(chuàng)企業(yè)，以各初創(chuàng)企業(yè)節(jié)點的新聞特征平均值，作為沒有獲得新聞特征矩陣的初創(chuàng)企業(yè)節(jié)點的新聞特征。