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龍圖騰網獲悉北京大學申請的專利基于元路徑去噪與膠囊網絡建模的企業違約預測方法及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：CN120069518B 。

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：202510009804.6，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權基于元路徑去噪與膠囊網絡建模的企業違約預測方法及系統是由劉宏志;任伯元;吳中海設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于元路徑去噪與膠囊網絡建模的企業違約預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于元路徑去噪與膠囊網絡建模的企業違約預測方法及系統，屬于機器學習領域。所述方法包括：采集企業的內部指標信息與外部關聯信息，并依據企業的外部關聯信息構建企業的異質信息網絡與元網絡；構建能夠平衡遷移性與噪聲干擾，并且有效分離企業違約風險和守約無風險信息，提高違約識別準確性的企業違約評估模型；在構建的企業違約評估模型中，訓練采集到的企業各種內部經營信息、構建的企業異質信息網絡與元網絡，得到訓練好的模型權重；采集真實業務中的企業內部經營與外部關聯信息，并輸入構建的企業違約評估模型，使用訓練好的模型權重，對真實業務中的企業違約可能性進行評估。本發明可以實現更加準確的企業違約風險識別。

本發明授權基于元路徑去噪與膠囊網絡建模的企業違約預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于元路徑去噪與膠囊網絡建模的企業違約預測方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目標企業的內部經營信息與外部關聯信息，并依據企業的外部關聯信息構建企業的異質信息網絡與元網絡；其中，所述異質信息網絡中的節點包括：企業節點、行業節點、區域節點和利益相關者節點，所述元網絡是基于異質信息網絡抽象生成； 將目標企業的內部指標信息輸入到內部違約風險編碼器，得到該目標企業的內部違約風險嵌入； 將目標企業的異質信息網絡和元網絡輸入到基于元路徑的顯式外部違約風險編碼器中，得到該目標企業的顯式外部違約風險嵌入；其中，所述將目標企業的異質信息網絡和元網絡輸入到基于元路徑的顯式外部違約風險編碼器中，得到該目標企業的顯式外部違約風險嵌入，包括： 基于元網絡在異質信息網絡中游走，為該目標企業生成不超過定長的所有元數據類型的路徑實例； 計算每一元路徑類型P的有效值元路徑類型P的所有路徑實例總數表示元路徑類型P中兩端節點均為違約企業的路徑實例數量，表示元路徑類型P中兩端節點均為守約企業的路徑實例數量，表示元路徑類型P中目標節點為守約企業、源節點為違約企業的路徑實例數量，表示元路徑類型P中目標節點為違約企業、源節點為守約企業的路徑實例數量； 根據有效值SP對元路徑類型進行排序，并選取前K個排名靠前的元路徑類型； 在所述前K個排名靠前的元路徑類型中，對元路徑類型P的路徑實例執行加權聚合，得到元路徑類型P下的語義嵌入ZP； 使用注意力機制融合語義嵌入ZP，得到該目標的顯式外部違約風險嵌入Z； 將目標企業的異質信息網絡輸入到基于異質圖的隱式外部違約風險編碼器中，得到該目標企業的隱式外部違約風險嵌入；其中，將目標企業的異質信息網絡輸入到基于異質圖的隱式外部違約風險編碼器中，得到該目標企業的隱式外部違約風險嵌入，包括： 初始化異質信息網絡中所有節點的節點嵌入 利用圖神經網絡的第l層，計算每一節點在不同外部關聯關系π下聚合鄰居信息的嵌入并基于節點嵌入和所有外部關聯關系π下聚合鄰居信息的嵌入得到該節點的風險模式嵌入節點嵌入其中，所述圖神經網絡共有L層； 拼接節點嵌入得到所有節點的違約風險模式嵌入矩陣PL； 從所有節點的違約風險模式嵌入矩陣PL中提取出所有企業節點的風險模式嵌入矩陣 對風險模式嵌入矩陣進行全局注意力計算，獲取每一企業節點的企業嵌入矩陣 基于該目標企業的企業嵌入矩陣和風險模式嵌入矩陣得到該目標企業的隱式外部違約風險嵌入 融合內部違約風險嵌入、顯式外部違約風險嵌入和隱式外部違約風險嵌入，并結合膠囊網絡，獲取該目標企業的違約預測結果。

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