26、利用图神经网络和文本行业数据进行交易预测

利用图神经网络和文本行业数据进行交易预测

在金融领域，准确预测交易对于银行等金融机构至关重要。本文将介绍如何利用图神经网络（GNN）和文本行业数据进行交易预测，包括相关模型、方法以及实验评估。

1. 图注意力网络（GAT）基础

在GAT中，消息聚合和节点特征更新的公式如下：
[m^{(k)} {N (u)} = \sum {v\in N (u)}\alpha_{u,v}h^{(k)} {v}]
[h^{(k + 1)} {u} = \sigma\left(W^{(k)}m^{(k)} {N (u)}\right)]
其中，注意力分数(\alpha {u,v})的计算方式为：
[\alpha_{u,v} = \frac{\exp\left(\text{LeakyReLU}\left(a^{\top}\left[W^{(k)}h^{(k)} {u} \mathbin{|} W^{(k)}h^{(k)} {v}\right]\right)\right)}{\sum_{v’\in N (u)} \exp\left(\text{LeakyReLU}\left(a^{\top}\left[W^{(k)}h^{(k)} {u} \mathbin{|} W^{(k)}h^{(k)} {v’}\right]\right)\right)}]
这里，(\mathbin{|})表示拼接操作，(a^{\top}\in\mathbb{R}^{2|\text{Hidden dim.}|})是权重向量。

2. 银行交易的边权重增强注意力机制