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KDD'22 | Company as Tribe:分层图神经网络用于金融风险预测

真实世界的公司及其复杂关联构成了公司网络,由于风险可以在公司网络中进行传导,在严重情况下将导致系统性金融风险。因此,对公司关系网络进行风险传导分析对于及时感知、防范公司风险具有重大意义。然而在金融安全等现实应用场景 [1,2] 中,常伴随数据质量差的挑战,以上市公司风险预测为例,公司财报是分析公司财务风险的主要依据,然而其存在时间滞后,高维稀疏,缺失噪声等问题,以及部分公司会美化其财务报表数据甚至出现财务造假的现象,考虑到公司风险的隐蔽性,仅仅通过单一的财报数据往往不足以精准预测公司风险,因此本文引入公司财报、股权网络、新闻等多元异构数据,以上市公司为目标节点构建了一种全新的分层网络结构(“部落式网络”),并设计了基于分层消息传递机制和图对比学习技术的分层图神经网络模型对部落式网络中的上市公司进行建模,并精准预测其财务风险。

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互联网资讯早知道

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没看错吧?5 行代码就能入门爬虫?

为什么当时想起写这个爬虫呢,是因为这是曾经在工作中想要解决的问题,当时不会爬虫,只能用 Excel 花了数个小时才勉强地把数据爬了下来, 所以在接触到爬虫后,第一个想法就是去实现曾未实现的目标。以这样的方式入门爬虫,好处显而易见,就是有了很明确的动力。 很多人学爬虫都是去爬网上教程中的那些网站,网站一样就算了,爬取的方法也一模一样,等于抄一遍,不是说这样无益,但是会容易导致动力不足,因为你没有带着目标去爬,只是为了学爬虫而爬,爬虫虽然是门技术活,但是如果能 建立在兴趣爱好或者工作任务的前提下,学习的动力就会强很多。

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