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龙图腾网获悉广州电力交易中心有限责任公司申请的专利一种基于大模型驱动的客户档案知识图谱构建方法和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：CN120633799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510821328.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于大模型驱动的客户档案知识图谱构建方法和系统是由王成祥;张志翔;胡文进;梁寿愚;王睿琛;段佳妮;龙翔设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型驱动的客户档案知识图谱构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱构建领域，具体是一种基于大模型驱动的客户档案知识图谱构建方法和系统。该方法包括：利用大模型技术对客户档案进行编码，并将所述编码的结果进行融合生成实体孪生向量；利用所述客户档案中的结构化数据和所述实体孪生向量构建知识图谱；所述客户档案包括交互日志，利用所述交互日志计算所述知识图谱的边关系权重；基于所述边关系权重对所述知识图谱进行调整。本发明解决了现有技术中传统知识图谱难以准确捕捉实体动态特征及隐性关联从而导致构建的知识图谱难以满足实时风控、精准营销等动态业务需求，本发明着力于知识图谱构建的准确性和简洁性同时深耕实体关系的挖掘，极大提高了知识图谱的可解释性和推理能力。

本发明授权一种基于大模型驱动的客户档案知识图谱构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型驱动的客户档案知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括： 利用大模型技术对客户档案进行编码，并将所述编码的结果进行融合生成实体孪生向量,包括： 所述客户档案包括文本数据、行为数据和图像数据; 利用大模型技术分别对所述文本数据进行语义特征提取、对所述行为数据进行行为特征提取以及对所述图像数据进行视觉特征提取，得到语义向量、行为向量和视觉向量； 分别将所述语义向量、所述行为向量和所述视觉向量转化为语义描述文本、行为描述文本和视觉描述文本； 采用动态门控机制对所述语义向量、所述行为向量、所述视觉向量、所述语义描述文本、所述行为描述文本和所述视觉描述文本进行融合，得到实体孪生向量； 所述实体孪生向量满足如下公式： 其中，为随时间更新的实体孪生向量，为Sigmoid函数，为预训练的生成式大语言模型，为第个模态在时间的描述文本，为第个模态在时间的特征向量; 利用所述客户档案中的结构化数据和所述实体孪生向量构建知识图谱； 所述客户档案包括交互日志，利用所述交互日志计算所述知识图谱的边关系权重； 基于所述边关系权重对所述知识图谱进行调整。

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