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龙图腾网获悉中交(厦门)电子商务有限公司申请的专利基于RAG-LLM的建筑工程围标风险识别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：CN120765362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511221424.5，技术领域涉及：G06Q30/08；该发明授权基于RAG-LLM的建筑工程围标风险识别方法及系统是由陈鹏;李雄文;王艳;潘琳;周亚波;石玉琼;唐乐;徐文;邓佳楠设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RAG-LLM的建筑工程围标风险识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于RAG‑LLM的建筑工程围标风险识别方法及系统，涉及建筑工程招采分析领域，该方法包括：从多源数据平台采集待分析的目标投标人的投标多源数据，多源数据包含目标投标人在目标项目中各个标段的投标报价序列以及每次提交报价的时间戳所组成的投标提交时间戳序列，以及多源数据还包含目标投标人的跨项目参与记录；从投标多源数据中提取投标综合特征，投标综合特征包含微差报价异常度、错时序列异常度以及跨项目活跃度；将投标综合特征输入RAG‑LLM系统，以通过RAG从围标案例知识库中召回知识段落集合，并驱动LLM输出相应的建筑工程围标风险等级。由此，实现结构化行为建模与语义类比大模型推理的融合，有效提升围标识别的准确性与可解释性。

本发明授权基于RAG-LLM的建筑工程围标风险识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RAG-LLM的建筑工程围标风险识别方法，其特征在于，所述方法包括： 从多源数据平台采集待分析的目标投标人的投标多源数据；所述多源数据包含所述目标投标人在目标项目中各个标段的投标报价序列以及每次提交报价的时间戳所组成的投标提交时间戳序列，以及所述多源数据还包含所述目标投标人的跨项目参与记录； 从所述投标多源数据中提取投标综合特征；所述投标综合特征包含：所述投标报价序列所对应的微差报价异常度、所述投标提交时间戳序列所对应的错时序列异常度以及所述跨项目参与记录所对应的跨项目活跃度； 其中，针对所述跨项目活跃度的提取包括： 构建目标投标人的三维项目参与张量，其中所述三维项目参与张量的3个维度分别为投标人、投标参与项目和投标参与时间片； 对所述三维项目参与张量进行张量分解得到投标人因子矩阵，以计算跨项目活跃度； 其中，所述对所述三维项目参与张量进行张量分解得到投标人因子矩阵，以计算跨项目活跃度，包括： 基于非负块张量分解模型对所述三维项目参与张量进行张量分解得到投标人因子矩阵，以计算跨项目活跃度，并具体包含以下操作： 将三维项目参与张量按投标人数划分为组、按项目类别划分为组，共生成个非重叠子张量块： ， 式中，表示原始参与张量，表示投标人总数，表示项目总数，表示时间片总数，和分别为投标人分组数和项目类别数，表示第组投标人与第类项目对应的子张量，为第组的投标人数，为第类项目数； 对每个子张量块执行双阶段非负分解，以提取投标人-项目-时间三维模式因子： 在第一阶段的时间维度分解中，对每个子张量块直接进行CP分解： ， 式中，为CP分解秩，表示提取多少组因子；表示第组因子的权重，表示投标人因子向量，表示项目因子向量，表示时间因子向量且，表示向量外积操作； 在第二阶段的空间维度分解中，将CP分解后的因子集合视为张量组件，直接进行如下式的非负空间分解： ， 式中，，表示投标人子空间基矩阵，表示项目子空间基矩阵，表示核心交互矩阵，表示空间分解秩；由此，针对投标人和项目因子矩阵，进一步施加非负Tucker分解，对CP分解因子进行子空间压缩，将相似投标人或项目映射到同一子空间，实现群体行为模式聚合； 构建每一子块的时空活跃度矩阵： ， 式中，表示子块时空活跃度，表示矩阵转置操作，，表示子块时空活跃度； 通过引入时间衰减因子求解时空活跃度矩阵，得到目标投标人在时间片的跨项目活跃度： ， 式中，为矩阵中第行第列元素，为时间衰减系数，为当前分析时间点，表示时间衰减因子；由此，利用衰减权重逐步淡化远期参与，将分析重点放在接近当前审查时间点的时空活动； 将各个时间片的跨项目活跃度进行聚合，以得到目标投标人的跨项目活跃度： ， 式中，表示时间加权函数，为加权函数斜率参数，为加权函数中心偏移时间，表示目标投标人在时间片的跨项目活跃度； 将所述投标综合特征输入RAG-LLM系统，以通过RAG从围标案例知识库中召回与所述投标综合特征相匹配的围标知识段落集合，并利用预设提示词驱动LLM输出相应的建筑工程围标风险等级； 其中，通过RAG从围标案例知识库中召回与所述投标综合特征相匹配的围标案例段落集合，包括： 分别针对所述投标综合特征中的微差报价异常度、错时序列异常度和跨项目活跃度，从所述围标案例知识库中检索匹配度最高的前K个案例知识段落；所述围标案例知识库中预存储了多个围标案例知识段落，每个围标案例知识段落通过知识加工元数据进行标引，案例知识段落的标引元数据是根据微差报价异常度、错时序列异常度和跨项目活跃度中的一个或多个特征而构建的； 将各个所检索到的案例知识段落进行去重并组合，以得到相匹配的围标知识段落集合；所述知识段落集合的段落总数小于或等于3K。

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