结合图融合和属性补全的产业链风险评估模型

摘要

产业链风险评估是促进经济健康发展的重要途径，然而由于数据隐私等问题，产业链数据往往存在缺失，导致现有风险评估效果存在偏差.针对上述问题，本文提出了结合图融合和属性补全的产业链风险评估模型.首先针对链内关系的复杂多样，设计了基于语义转换和图加权融合的关系图生成模块，实现对企业关系的高效转化；其次，针对企业节点特征缺失的问题，设计了基于节点拓扑和注意力机制的图嵌入补全模块，对缺失节点风险嵌入进行补全.最后基于图注意力网络，设计了风险评估模块，结合节点网络结构和风险特征，准确实现了节点风险评估.实验表明，文中提出的风险评估模型在准确率，F1分数等方面均优于现有模型，能够对产业链节点进行准确评估.

关键词

产业链 / 风险评估 / 图融合 / 属性补全 / 注意力机制

基金资助

国家重点研发计划项目(2022YFB3304300,2022YFB3304303)资助; 国家自然科学基金项目(62271128,U2333207)资助; 四川省科技计划重点研发项目(2022ZDZX0004,2025YFHZ0302)资助;四川省科技计划“揭榜挂帅”项目(2023YFG0374,2023YFG0373)资助; 成都重点研发支持计划“揭榜挂帅”项目(2022-JB00-00013-GX)资助