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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利基于动态知识图谱的企业数据风险处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120494538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510991556.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于动态知识图谱的企业数据风险处理方法及系统是由喻曦;邓明森;杨钒击;陈旭;史乙骏设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态知识图谱的企业数据风险处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态知识图谱的企业数据风险处理方法及系统，通过采集企业运行过程中产生的实时数据流，提取实时数据流中的实体对象与关联关系，形成初始节点与初始边。接收风险处理请求，根据风险属性标识从动态知识图谱中定位目标实体对应的初始节点，并基于风险影响范围描述确定目标实体的关联传播路径生成规则。调用预训练的风险传播模型，以初始节点为起点，按照关联传播路径生成规则遍历动态知识图谱中的相邻节点，生成目标实体对应的风险传播路径集合。根据其中各风险传播路径的节点连接密度与风险属性叠加强度，计算目标实体对应的综合风险值，并在超过预设阈值时触发风险预警信号。本发明可以提升企业风险防控的主动性与决策精准度。

本发明授权基于动态知识图谱的企业数据风险处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态知识图谱的企业数据风险处理方法，其特征在于，所述方法包括： 采集企业运行过程中产生的实时数据流，提取所述实时数据流中的实体对象与关联关系，形成动态知识图谱的初始节点与初始边；具体包括：通过分布式数据采集接口接收所述实时数据流，所述实时数据流包含企业业务系统日志、设备状态监测数据及外部市场环境数据；对所述实时数据流进行多模态特征解析，识别所述企业业务系统日志中的操作主体特征、所述设备状态监测数据中的设备标识特征及所述外部市场环境数据中的市场实体特征，并将所述操作主体特征、所述设备标识特征及所述市场实体特征映射为所述动态知识图谱中的实体对象；根据所述操作主体特征在预设时间窗口内的行为序列，生成所述操作主体特征与所述设备标识特征之间的操作依赖关系，并根据所述市场实体特征在历史数据中的波动趋势，生成所述市场实体特征与所述操作主体特征之间的市场影响关系；将所述操作依赖关系与所述市场影响关系编码为所述动态知识图谱中连接对应实体对象的初始边，并记录各初始边的生成时间戳与置信度权重； 接收风险处理请求，所述风险处理请求包含目标实体的风险属性标识与风险影响范围描述； 根据所述风险属性标识从所述动态知识图谱中定位所述目标实体对应的初始节点，并基于所述风险影响范围描述确定所述目标实体的关联传播路径生成规则；具体包括：解析所述风险属性标识中的实体类型编码，从所述动态知识图谱中筛选节点属性与所述实体类型编码匹配的候选节点集合；根据所述风险影响范围描述中的地理区域约束、业务层级约束及时效性约束，对所述候选节点集合进行空间范围过滤与时间衰减加权，得到所述目标实体对应的初始节点；提取所述风险影响范围描述中的传播方向指示符与路径深度限制参数，生成所述关联传播路径生成规则中的方向约束条件与跳数约束条件；配置所述关联传播路径生成规则中的节点权重计算函数，所述节点权重计算函数根据初始边的置信度权重与生成时间戳的动态衰减系数，计算相邻节点之间的路径选择优先级； 调用预训练的风险传播模型，以所述初始节点为起点，按照所述关联传播路径生成规则遍历所述动态知识图谱中的相邻节点，生成所述目标实体对应的风险传播路径集合；具体包括：将所述初始节点的特征向量输入所述风险传播模型的路径生成层，所述路径生成层根据所述方向约束条件确定当前节点的可访问相邻节点列表；通过所述风险传播模型的权重分配模块，根据所述节点权重计算函数对所述可访问相邻节点列表中的每个节点进行优先级评分，并按照评分结果生成节点访问序列；根据所述跳数约束条件，在所述路径生成层中递归执行节点访问操作，直至达到预设路径深度或所述可访问相邻节点列表为空，记录每次递归生成的路径片段；合并所有路径片段中满足所述方向约束条件的连续节点序列，生成所述风险传播路径集合，并对集合中各路径按照综合优先级进行排序； 根据所述风险传播路径集合中各风险传播路径的节点连接密度与风险属性叠加强度，计算所述目标实体对应的综合风险值，并在所述综合风险值超过预设阈值时触发风险预警信号；具体包括：统计每条风险传播路径中相邻节点之间的初始边数量与路径总跳数的比值，作为所述节点连接密度；提取所述风险传播路径中每个节点携带的风险属性标签，根据标签类型匹配预设风险系数表，将同类型风险系数沿路径进行累加，得到所述风险属性叠加强度；根据预设的密度权重与叠加权重，对所述节点连接密度与风险属性叠加强度进行加权求和，得到每条风险传播路径的局部风险贡献值；将所述风险传播路径集合中所有风险传播路径的局部风险贡献值进行归一化处理，并根据路径排序结果进行衰减加权求和，生成所述目标实体对应的综合风险值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州财经大学，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪大学城；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。