基于复杂网络和深度学习技术的失信分级系统的开发

以企业数据为研究对象，建立信用评价指标和评价方式体系，通过对企业失信信息进行量化计算，采用复杂网络和深度学习技术，定义失信分级，反映企业失信状况。
系统要求：根据失信信息建立分析模型，通过提供大量失信数据作为模型训练集，不断训练失信分级模型，再通过对新数据进行测试验证，从而获得分析结果与识别率、准确率曲线。
技术指标：
识别率：95%以上
准确率：85%以上
系统平均响应时间：小于等于3秒
性能：数据批量分析1s内处理1000条以上