基于图神经网络的创投投资成功预测
社会与信息网络
2021-05-26 v1 人工智能
机器学习
摘要
预测最终将成功的初创企业对于风险投资业务和全球政策制定者至关重要，尤其是在早期阶段，因为回报可能是指数级的。尽管已开展各种实证研究 and 数据驱动建模工作，但包含风险投资投资者、初创企业和初创企业管理人员等利益相关者的复杂网络的预测能力尚未被充分探索。我们设计了一种增量表示学习机制和序列学习模型，利用网络结构以及节点的丰富属性。总体而言，我们的方法在全面的全球风险投资投资数据集上取得了最先进的预测性能，并大幅超越人类投资者。具体而言，它在预测医疗和IT等行业初创企业结果方面表现出色。同时，我们阐明了性别、教育和人脉等可观察因素对初创企业成功的影响，这些因素对于从业者和政策制定者筛选高成长潜力企业具有价值。
引用
@article{arxiv.2105.11537,
title = {Graph Neural Network Based VC Investment Success Prediction},
author = {Shiwei Lyu and Shuai Ling and Kaihao Guo and Haipeng Zhang and Kunpeng Zhang and Suting Hong and Qing Ke and Jinjie Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.11537},
year = {2021}
}
备注
11pages, 5figures