公开(公告)号：CN118468975A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410664867.0

申请日：2024-05-27

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 师斌 ,  陈炫伊 ,  赵锐 ,  董博 ,  郑庆华

IPC: G06N3/084 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06Q40/10 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明一种面向纳税人风险评估的标签噪声鲁棒图神经网络训练方法，包括：提取纳税人基本信息中的内容进行数据清洗，以及特征处理、编码；根据纳税人相关的特征向量得到节点特征矩阵、邻接矩阵、以及节点未处理包含噪声对应的标签；构建符合纳税人风险估计问题的标签噪声鲁棒图神经网络结构，依据处理后的特征信息和目标类别数来确定图卷积层、注意力机制；对模型进行预训练；为每个节点应用随机采样近邻上下文，采用当前网络模型来推断给定其不同近邻上下文的节点标签，汇总标签结果，并将预测的标签收集为一个多候补标签集，利用加权策略来聚合多候补标签信息进行模型训练；经过训练得到所需要的分类模型，基于此模型进行纳税人风险评估。