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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利一种跨领域异构数据的动态可信度量化建模方法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：CN121009076B 。

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：202511544483.6，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种跨领域异构数据的动态可信度量化建模方法是由唐科伟;陈声鸿;邱鹏飞设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨领域异构数据的动态可信度量化建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种跨领域异构数据的动态可信度量化建模方法，包括通过数据格式化与语义解析引擎将跨领域异构数据处理为标准化的金融信息元；基于一组可动态更新的处理规则，从内在属性、来源信誉和跨域数据关联度三个维度，对金融信息元进行综合评估以生成多维可信度；在图数据环境中结合上下文权重及时间衰减函数，对多维可信度进行加权聚合与时效性调整，得出量化可信度；采用热加载机制，能够在线、无中断地更新来源查找表和权重配置等核心规则，实时适应外部环境变化。本发明通过动态可信度量化建模实现跨领域异构数据的融合。

本发明授权一种跨领域异构数据的动态可信度量化建模方法在权利要求书中公布了：1.一种跨领域异构数据的动态可信度量化建模方法，其特征在于，包括： 接收并解析跨领域异构数据，通过数据格式化与语义解析引擎将所述跨领域异构数据转化为金融信息元；所述跨领域异构数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据； 通过数据格式化与语义解析引擎将结构化数据、半结构化数据、非结构化数据进行关键信息提取；所述结构化数据通过配置化的数据库适配器直接抽取数据表中的字段、值及其元数据，并保持其原始的关联关系，生成第一关键信息；针对半结构化数据，包括JSON和XML利用XPath路径查询语言提取嵌套结构中的关键键值对，并解析层次结构生成第二关键信息； 针对非结构化数据，包括文本和报告，基于预训练语言模型的自然语言处理流水线，依次执行命名实体识别和关系抽取，生成第三关键信息，并通过数据格式化与语义解析引擎格式化第一关键信息、第二关键信息、第三关键信息，生成金融信息元； 基于一组可动态更新的处理规则对所述金融信息元进行处理生成多维可信度，所述处理规则包括通过内在属性值计算、来源查找表匹配、以及跨领域数据关联度统计，所述多维可信度包括内在可信度、来源可信度和关联可信度； 基于金融信息元在图数据存储引擎中检索其邻接节点信息，根据预设的多维可信度上下文权重配置文件对检索到的邻接节点的多维可信度进行加权聚合，调用时间衰减函数对聚合结果进行调整，生成量化可信度； 基于处理规则建立数据处理配置的热加载机制接收外部推送的配置更新包，执行原子性替换操作，对所述来源查找表和上下文权重配置文件进行在线更新。

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