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基于分位数区域卷积神经网络-长短期记忆网络与交叉注意力机制的客户关系管理风险分析
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
企业信用评估对金融风险评估至关重要。图神经网络通过模拟实体关系来理解金融网络。提出了图维度注意网络（GDAN）架构，捕捉与风险相关的特征。同时提出了基于数据的解释器GDAN-DistShift，提供边级别的可解释性。实验证明了GDAN方法的有效性。
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关键要点
- 企业信用评估对金融风险评估至关重要。
- 图神经网络通过模拟实体之间的关系，深入理解金融网络。
- 现有的图神经网络方法主要强调实体级别的注意机制，忽视特征维度的异质重要性。
- 提出了图维度注意网络（GDAN）架构，结合维度级别的注意机制捕捉与风险相关的特征。
- 提出了基于数据的解释器GDAN-DistShift，提供边级别的可解释性。
- DistShift通过量化消息传递过程中的分布变化来实现可解释性。
- 收集了真实的多源企业信用评估数据集（ECAD），并向研究界提供访问权。
- 在ECAD上进行的实验证明了GDAN方法的有效性。
- 在SMEsD和DBLP数据集上运行GDAN，取得了优秀的结果。
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