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龍圖騰網獲悉安徽瑞軒供應鏈科技有限公司申請的專利一種通過融資平臺產生用戶的金融信息圖的方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120045883B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510512149.6，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種通過融資平臺產生用戶的金融信息圖的方法和系統是由張日駒;管鵬飛;覃志參;李能設計研發完成，并于2025-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種通過融資平臺產生用戶的金融信息圖的方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及金融信息處理技術領域，具體為一種通過融資平臺產生用戶的金融信息圖的方法和系統，包括以下步驟：基于用戶行為數據，提取用戶融資記錄中的融資額度、融資時間、融資利率及還款周期，調用時間戳對融資行為記錄按時間順序排序。本發明中，通過動態提取用戶融資數據中的額度、時間、利率和還款周期，并整合時間序列分析，實現對融資行為的連續追蹤與深度挖掘，有效識別融資金額和利率的波動規律，結合用戶還款行為和信用特征，生成特征耦合矩陣和時間權重分布模型，顯著提升對用戶行為預測的精準度與全面性，通過將動態參數、時間權重與信用特征結合，可生成直觀的金融信息圖，為融資決策提供更清晰的數據支持和可視化表達。

本發明授權一種通過融資平臺產生用戶的金融信息圖的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種通過融資平臺產生用戶的金融信息圖的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：基于用戶行為數據，提取用戶融資記錄中的融資額度、融資時間、融資利率及還款周期，調用時間戳對融資行為記錄按時間順序排序，計算相鄰時間點的融資金額差值，整合利率變化數據計算波動區間，結合還款比例變化趨勢，生成用戶融資動態參數集合； S2：基于所述用戶融資動態參數集合，分析融資金額差值與利率波動區間的變化率，利用用戶還款行為中的時間數據歸一化處理，通過累積計算構建時間節點的融資行為特征向量，生成用戶融資累積特征向量集合； S3：基于所述用戶融資累積特征向量集合，提取時間序列數據，結合用戶信用特征中的評分與違約概率，分析多時間節點特征值的變化，計算特征耦合矩陣，按周期分類處理，生成用戶融資動態耦合特征矩陣； S4：基于所述用戶融資動態耦合特征矩陣，分析時間依賴系數，結合用戶還款行為中的逾期數據與還款時間分布，計算時間權重分布，將結果按時間段歸類，生成用戶融資時間權重分布模型； S5：基于所述用戶融資時間權重分布模型，與用戶融資動態耦合特征矩陣結合，進行時段累積權重計算，分析融資金額與信用評分數據關系，構建節點分布與邊權重，生成用戶金融信息圖； 所述用戶金融信息圖的獲取步驟具體為： S501：調用所述用戶融資時間權重分布模型與所述用戶動態耦合特征矩陣，通過時間權重參數與特征矩陣中的耦合關系構建時間段內的權重累積特征，同時結合權重累積特征的交互結果，評估時段內動態關聯特性，生成時段累積權重分析結果； S502：針對所述時段累積權重分析結果，計算融資金額與信用評分在差異化時段內的變化幅度，提取時段內金額與評分關聯特征，評估金額變化對評分的動態影響程度，通過節點特征與相鄰節點數據變化關系判斷關鍵連接點，生成關系分析結果； S503：結合所述關系分析結果，構建節點分布與邊權重，采用公式： ； 通過節點特征和連接強度的加權處理，構建邊權重與節點分布，生成用戶金融信息圖； 其中，表示圖中節點v和邊e的權重分布，是節點的基礎權重，表示每個節點的初始關鍵性，是調節系數，反映節點間連接強度的敏感性，是節點i的特征值，表示每個節點的金融屬性值，是調節系數的中心點，表示節點間權重平衡的基準值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽瑞軒供應鏈科技有限公司，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市中國(安徽)自由貿易試驗區合肥市高新區望江西路900號中安創谷科技園一期A2棟701室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。