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龙图腾网获悉联城科技(河北)股份有限公司申请的专利数据资产评估方法及装置、设备、存储介质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：CN120634250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510739013.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权数据资产评估方法及装置、设备、存储介质是由高峡;高月仁;张笑宇;杨海亮设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据资产评估方法及装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种数据资产评估方法及装置、设备、存储介质，属于数据资产评估技术领域，该方法包括：获取初始风险评估数据以及初始风险评估数据产生时的时间戳；基于时间戳计算初始风险评估数据所对应的时效性权重；获取初始风险评估数据的业务复杂度，并基于业务复杂度计算风险评估数据的场景相关权重；基于时效性权重和场景相关权重得到初始风险评估数据对应的综合权重；基于综合权重对初始风险评估数据进行线性变换，得到目标风险评估数据；基于目标风险评估模型对目标风险评估数据进行风险评估，得到目标评估结果。本申请提供的数据资产评估方法及装置、设备、存储介质可以提高电商企业数据资产风险评估的准确性。

本发明授权数据资产评估方法及装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据资产评估方法，其特征在于，包括： 获取初始风险评估数据以及所述初始风险评估数据产生时的时间戳，所述初始风险评估数据为电商企业在第一目标时间段内产生的与企业数据资产风险评估相关的各类数据，所述初始风险评估数据包括：订单数据、用户数据以及营销活动数据中的至少一项； 基于所述时间戳计算初始风险评估数据所对应的时效性权重，所述时效性权重用于表示所述初始风险评估数据因时间因素对风险评估的重要程度； 获取初始风险评估数据的业务复杂度，并基于所述业务复杂度计算所述风险评估数据的场景相关权重，所述业务复杂度表示所述初始风险评估数据所处业务场景的复杂程度，所述场景相关权重表示初始风险评估数据在不同业务场景下对风险评估的重要性； 基于所述时效性权重和所述场景相关权重得到所述初始风险评估数据对应的综合权重； 基于所述综合权重对所述初始风险评估数据进行线性变换，得到目标风险评估数据，并确定所述目标风险评估数据在第一目标时间段内的波动程度； 基于所述波动程度确定目标风险评估模型，所述目标风险评估模型包含基于深度学习的风险评估模型和基于统计分析的风险评估模型； 响应于所述波动程度大于波动程度阈值，且新增目标风险评估数据的占比小于预设占比阈值，确定所述目标风险评估模型为所述基于统计分析的风险评估模型，并采用所述基于统计分析的风险评估模型对所述目标风险评估数据进行风险评估，得到第一评估结果；所述占比为当前用于风险评估的目标风险评估数据所对应的数量相对于上一次进行风险评估时所利用的目标风险评估数据的数据量，在当前整个目标风险评估数据集中所占的比例； 响应于所述目标风险评估数据的波动程度小于或等于波动程度阈值，且新增目标风险评估数据的占比大于或等于预设占比阈值，确定所述目标风险评估模型为所述基于深度学习的风险评估模型，并采用所述基于深度学习的风险评估模型对所述目标风险评估数据进行风险评估，得到第二评估结果； 还包括： 对所述目标风险评估模型进行优化处理； 其中，优化处理的方式，包括： 获取优化数据集，所述优化数据集中包含多个优化数据子集，所述多个优化数据子集包括历史预设时间段内通过目标风险评估模型进行风险评估处理时的目标风险评估数据，以及，对应的历史目标评估结果；所述优化数据集中包含多类目标风险评估数据； 从所述多个优化数据子集中确定至少一个优化数据子集对，每一子集对中的子集所包含的数据类型相同，且通过不同目标风险评估模型进行评估处理； 针对每一子集对，确定该子集对中各个子集分别对应的权重； 基于所述历史目标评估结果，并通过各自对应的权重进行融合，得到该子集对所对应的融合风险评估值； 基于所述融合风险评估值与标准风险评估值计算得到风险评估误差，所述标准风险评估值是目标风险评估模型对所述目标风险评估数据进行风险评估准确性判断的标准； 基于所述风险评估误差与所述目标风险评估模型相关性对基于深度学习的风险评估模型或基于统计分析的风险评估模型进行优化；目标风险评估模型相关性是风险评估误差分别与基于深度学习的风险评估模型和基于统计分析的风险评估模型之间的关联紧密程度。

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联城科技(河北)股份有限公司，其通讯地址为：063000 河北省唐山市曹妃甸区新城科技创新产业园C2实训楼；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”。

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