技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度神经网络的互金企业评级模型，涉及计算机应用技术领域，包括如下步骤：挖掘互金企业信息图谱、经营图谱、舆情信息、互金企业存管真实数据、其他渠道数据；找出负样本数据，根据样本数据，结合S1‑S5中挖掘的数据，通过CNN卷积神经网络抽取出TOPN互金企业和倒数N家互金企业的各企业特征群；通过FNN前驱神经网络，对有效特征进行分类并科学计算出所占权重；根据强规则和模型训练，根据不同需求找出不同的互金企业评级模型；根据历史数据，对评级效果进行验证，历史数据为在外部挖掘的互经企业评级数据；根据不同的应用场景，产出对应的互金企业应用模型；模型需要时刻补充数据调优，人为标注badcase法进行学习调优。
技术研发人员：庞蕾;李秀生
受保护的技术使用者：四川新网银行股份有限公司
技术研发日：2017.05.19
技术公布日：2017.10.27