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龍圖騰網獲悉貴州財經大學申請的專利基于動態知識圖譜的企業數據風險處理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：CN120494538B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510991556.X，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權基于動態知識圖譜的企業數據風險處理方法及系統是由喻曦;鄧明森;楊釩擊;陳旭;史乙駿設計研發完成，并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態知識圖譜的企業數據風險處理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于動態知識圖譜的企業數據風險處理方法及系統，通過采集企業運行過程中產生的實時數據流，提取實時數據流中的實體對象與關聯關系，形成初始節點與初始邊。接收風險處理請求，根據風險屬性標識從動態知識圖譜中定位目標實體對應的初始節點，并基于風險影響范圍描述確定目標實體的關聯傳播路徑生成規則。調用預訓練的風險傳播模型，以初始節點為起點，按照關聯傳播路徑生成規則遍歷動態知識圖譜中的相鄰節點，生成目標實體對應的風險傳播路徑集合。根據其中各風險傳播路徑的節點連接密度與風險屬性疊加強度，計算目標實體對應的綜合風險值，并在超過預設閾值時觸發風險預警信號。本發明可以提升企業風險防控的主動性與決策精準度。

本發明授權基于動態知識圖譜的企業數據風險處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于動態知識圖譜的企業數據風險處理方法，其特征在于，所述方法包括： 采集企業運行過程中產生的實時數據流，提取所述實時數據流中的實體對象與關聯關系，形成動態知識圖譜的初始節點與初始邊；具體包括：通過分布式數據采集接口接收所述實時數據流，所述實時數據流包含企業業務系統日志、設備狀態監測數據及外部市場環境數據；對所述實時數據流進行多模態特征解析，識別所述企業業務系統日志中的操作主體特征、所述設備狀態監測數據中的設備標識特征及所述外部市場環境數據中的市場實體特征，并將所述操作主體特征、所述設備標識特征及所述市場實體特征映射為所述動態知識圖譜中的實體對象；根據所述操作主體特征在預設時間窗口內的行為序列，生成所述操作主體特征與所述設備標識特征之間的操作依賴關系，并根據所述市場實體特征在歷史數據中的波動趨勢，生成所述市場實體特征與所述操作主體特征之間的市場影響關系；將所述操作依賴關系與所述市場影響關系編碼為所述動態知識圖譜中連接對應實體對象的初始邊，并記錄各初始邊的生成時間戳與置信度權重； 接收風險處理請求，所述風險處理請求包含目標實體的風險屬性標識與風險影響范圍描述； 根據所述風險屬性標識從所述動態知識圖譜中定位所述目標實體對應的初始節點，并基于所述風險影響范圍描述確定所述目標實體的關聯傳播路徑生成規則；具體包括：解析所述風險屬性標識中的實體類型編碼，從所述動態知識圖譜中篩選節點屬性與所述實體類型編碼匹配的候選節點集合；根據所述風險影響范圍描述中的地理區域約束、業務層級約束及時效性約束，對所述候選節點集合進行空間范圍過濾與時間衰減加權，得到所述目標實體對應的初始節點；提取所述風險影響范圍描述中的傳播方向指示符與路徑深度限制參數，生成所述關聯傳播路徑生成規則中的方向約束條件與跳數約束條件；配置所述關聯傳播路徑生成規則中的節點權重計算函數，所述節點權重計算函數根據初始邊的置信度權重與生成時間戳的動態衰減系數，計算相鄰節點之間的路徑選擇優先級； 調用預訓練的風險傳播模型，以所述初始節點為起點，按照所述關聯傳播路徑生成規則遍歷所述動態知識圖譜中的相鄰節點，生成所述目標實體對應的風險傳播路徑集合；具體包括：將所述初始節點的特征向量輸入所述風險傳播模型的路徑生成層，所述路徑生成層根據所述方向約束條件確定當前節點的可訪問相鄰節點列表；通過所述風險傳播模型的權重分配模塊，根據所述節點權重計算函數對所述可訪問相鄰節點列表中的每個節點進行優先級評分，并按照評分結果生成節點訪問序列；根據所述跳數約束條件，在所述路徑生成層中遞歸執行節點訪問操作，直至達到預設路徑深度或所述可訪問相鄰節點列表為空，記錄每次遞歸生成的路徑片段；合并所有路徑片段中滿足所述方向約束條件的連續節點序列，生成所述風險傳播路徑集合，并對集合中各路徑按照綜合優先級進行排序； 根據所述風險傳播路徑集合中各風險傳播路徑的節點連接密度與風險屬性疊加強度，計算所述目標實體對應的綜合風險值，并在所述綜合風險值超過預設閾值時觸發風險預警信號；具體包括：統計每條風險傳播路徑中相鄰節點之間的初始邊數量與路徑總跳數的比值，作為所述節點連接密度；提取所述風險傳播路徑中每個節點攜帶的風險屬性標簽，根據標簽類型匹配預設風險系數表，將同類型風險系數沿路徑進行累加，得到所述風險屬性疊加強度；根據預設的密度權重與疊加權重，對所述節點連接密度與風險屬性疊加強度進行加權求和，得到每條風險傳播路徑的局部風險貢獻值；將所述風險傳播路徑集合中所有風險傳播路徑的局部風險貢獻值進行歸一化處理，并根據路徑排序結果進行衰減加權求和，生成所述目標實體對應的綜合風險值。

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貴州財經大學，其通訊地址為：550000 貴州省貴陽市花溪大學城；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”。