Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Dimension Attention Networks for Enterprise Credit Assessment

論文の概要: Graph Dimension Attention Networks for Enterprise Credit Assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11615v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 11:24:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 15:23:07.408297
Title: Graph Dimension Attention Networks for Enterprise Credit Assessment
Title（参考訳）: 企業クレジットアセスメントのためのグラフ次元注意ネットワーク
Authors: Shaopeng Wei, Beni Egressy, Xingyan Chen, Yu Zhao, Fuzhen Zhuang, Roger Wattenhofer, Gang Kou,
Abstract要約: グラフ次元注意ネットワーク(GDAN)という新しいアーキテクチャを提案する。 GDANは、細粒度のリスク関連特性を捉えるための次元レベルの注意機構を組み込んでいる。金融シナリオにおけるGNN手法の解釈可能性について検討し、GDAN-DistShiftと呼ばれるGDANのためのデータ中心の説明器を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.87056211723355
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Enterprise credit assessment is critical for evaluating financial risk, and Graph Neural Networks (GNNs), with their advanced capability to model inter-entity relationships, are a natural tool to get a deeper understanding of these financial networks. However, existing GNN-based methodologies predominantly emphasize entity-level attention mechanisms for contagion risk aggregation, often overlooking the heterogeneous importance of different feature dimensions, thus falling short in adequately modeling credit risk levels. To address this issue, we propose a novel architecture named Graph Dimension Attention Network (GDAN), which incorporates a dimension-level attention mechanism to capture fine-grained risk-related characteristics. Furthermore, we explore the interpretability of the GNN-based method in financial scenarios and propose a simple but effective data-centric explainer for GDAN, called GDAN-DistShift. DistShift provides edge-level interpretability by quantifying distribution shifts during the message-passing process. Moreover, we collected a real-world, multi-source Enterprise Credit Assessment Dataset (ECAD) and have made it accessible to the research community since high-quality datasets are lacking in this field. Extensive experiments conducted on ECAD demonstrate the effectiveness of our methods. In addition, we ran GDAN on the well-known datasets SMEsD and DBLP, also with excellent results.
Abstract（参考訳）: 企業クレジットアセスメントは金融リスクを評価する上で重要であり、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、相互関係をモデル化する高度な能力を持ち、これらの金融ネットワークをより深く理解するための自然なツールである。しかし、既存のGNNベースの手法は、しばしば異なる特徴次元の不均一な重要性を見落とし、信用リスクレベルを適切にモデル化する上で不足する、感染リスク集約のためのエンティティレベルの注意機構を主に強調する。この問題に対処するため,我々はGDAN (Graph Dimension Attention Network) という新しいアーキテクチャを提案する。さらに、財務シナリオにおけるGNN手法の解釈可能性について検討し、GDAN-DistShiftと呼ばれるGDANのためのシンプルだが効果的なデータ中心説明器を提案する。 DistShiftは、メッセージパッシングプロセス中の分散シフトを定量化することで、エッジレベルの解釈性を提供する。さらに、我々は、実世界のマルチソースエンタープライズクレジットアセスメントデータセット(ECAD)を収集し、高品質なデータセットがこの分野で欠落しているため、研究コミュニティにアクセスできるようにしました。 ECADを用いた大規模な実験により,本手法の有効性が示された。さらに、よく知られたSMEsDとDBLPのデータセット上でGDANを実行し、優れた結果を得た。

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