申请/专利权人：华东师范大学

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893233A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06F18/26;G06F16/35;G06F18/22;G06N5/01;G06N5/022

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及目标检测方法技术领域，尤其涉及一种基于异构图结构学习的区域行业价值网络分析方法。本发明利用一种无监督有向图结构学习框架，深入挖掘了区域行业之间由价值引导的潜在经济关系，最终构建了高质量的区域行业价值网络。与现有技术相比，充分利用了区域行业本身的地理分布以及财务信息等多源数据，从异构网络空间中提取、具化和学习区域行业价值语义，构建可视的区域行业价值网络，帮助金融从业人员分析区域行业之间的价值关联关系。本发明首次提出了“区域行业价值网络”的概念，并提供了创新性的构建方法。金融从业人员可以基于模型构建完成的网络关系，从投资价值的角度挖掘区域行业之间潜在的经济关联，具有广泛的实际应用前景。

主权项：1.一种基于异构图结构学习的区域行业价值网络分析方法，其特征在于，基于原始行业上下游数据，结合文本分类模型、特征对齐算法、异构图编码器以及对比学习模型，从多源异构特征中计算区域行业之间的价值紧密度，并以此不断优化构建出的区域行业价值网络结构，所述分析方法包括以下步骤：步骤1：从企业财务报表中获取各企业主营业务描述、各业务营收占比结构化数据，以及行业上下游的非结构化数据；步骤2：对输入数据采用数据清洗以及数据预处理技术，以确保数据的质量，并为后续的模型训练提供高质量的输入；所述数据清洗以及数据预处理技术包括但不限于使用插值法填充缺失值、去除异常值、词向量化以及使用主成分分析抽取特征；步骤3：将步骤2处理完成的数据输入文本分类模型中，实现企业的主营业务描述文本与最相符的若干国民经济行业类型相匹配，得到企业-区域行业映射表；并结合企业地理分布数据以及步骤1中获得的原始行业上下游关系数据，构建以区域行业为节点、区域行业之间上下游关系为边的区域行业网络；步骤4：对步骤2处理后数据进一步进行筛选，获取行业价值高维特征，使用特征对齐算法将其附着到步骤3处理后的区域行业网络节点上，得到区域行业价值网络；步骤5：使用异构图编码器将步骤4中所得的区域行业价值网络编码为向量空间中的节点嵌入，并基于数值特征训练对比学习模型，综合学习具象供应链拓扑结构以及抽象价值语义中共同蕴含的核心信息，不断优化区域行业价值网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东师范大学 一种基于异构图结构学习的区域行业价值网络分析方法

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