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Ergebnisse für “Heterogene Graphen”
Forschung

<h1>Heterogene Graphenmodelle steigern Kreditausfallvorhersage – GNNs & Ensemble</h1> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Kreditrisikobewertung zeigt, dass heterogene Graphenmodelle die Vorhersage von Kreditausfällen deutlich verbessern können. Dabei wurden über 31 Millionen Knoten und mehr als 50 Millionen Kanten in einem riesigen Finanzgraphen zusammengeführt, der neben klassischen Kreditnehmerdaten auch detaillierte Transaktionsinformationen wie Ratenzahlungen, POS-Guthaben und Kreditkarte
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>HGEN: Ensemble‑Lernen für heterogene Graphen revolutioniert Klassifikation</h1> <p>Die neue Methode HGEN (Heterogeneous Graph Ensemble Networks) setzt ein neues Maß an Genauigkeit in der Klassifikation von heterogenen Graphen. Durch die Kombination von Meta‑Paths und zufälligem Dropping werden sogenannte Allele‑Graph Neural Networks (GNNs) erzeugt, die als Basis‑Learner fungieren. Anschließend werden diese Learner mithilfe eines Residual‑Attention‑Mechanismus kalibriert, sodass die Embeddings gezielt au
arXiv – cs.LG