使用基于图的深度学习预测并购
机器学习
2021-04-06 v1 人工智能
摘要
图数据结构是数学中的主要内容，但基于图的机器学习在数据科学领域中仍是一个相对新兴的方向。基于图的机器学习的最新进展以及相关算法的开源实现，使研究人员能够将学术界创建的方法应用于真实世界数据集。本项目的目标是利用一种流行的图机器学习框架 GraphSAGE 来预测企业公司的并购(mergers and acquisitions, M&A)。结果令人鼓舞，该模型在验证数据集上取得了 81.79% 的准确率。鉴于金融数据科学中丰富的数据源与算法决策，基于图的机器学习提供了一种高性能且非传统的方法来产生超额收益(alpha)。
引用
@article{arxiv.2104.01757,
title = {Predicting Mergers and Acquisitions using Graph-based Deep Learning},
author = {Keenan Venuti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01757},
year = {2021}
}