多级网络关联下航运企业信用评估OA

针对传统航运企业信用评估方法未能充分考虑关联企业信用影响的问题,构建航运企业信用关联网络模型,采用图卷积神经网络(GCN)和深度聚类技术,有效传递关联企业信用特征,提升评估的全面性和准确性。通过图神经网络架构量化并传递关联企业间的信用特征,建立6维度企业信用评估体系。为提高计算效率,对传统图卷积神经网络进行优化简化,形成简易图卷积模型。实验结果显示,考虑关联企业信用影响的评估模型相较于传统方法,信用评估准确率显著提升14.55百分点,简易图卷积模型的计算时间从原始模型的8.617 s缩短至4.319 s,计算效率提升近50%,模型在6个评估维度上均表现出良好的性能稳定性。本文提出的航运企业信用评估模型,通过有效整合关联企业信用信息,显著改善了传统方法的局限性,提高了信用评估准确性和计算效率,为航运行业信用风险管理提供了新的技术路径。