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龙图腾网获悉开鑫科技信息服务(南京)有限公司申请的专利基于机器学习融合效益与市场因素的数据资产估值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：CN120894077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511405173.6，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权基于机器学习融合效益与市场因素的数据资产估值方法是由周治翰;唐晓媛;何源;刘强设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习融合效益与市场因素的数据资产估值方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据资产估值技术领域，公开了基于机器学习融合效益与市场因素的数据资产估值方法。该方法采集目标数据资产的运营效益指标和市场波动指标，运营效益指标包括数据使用频率、完整度、更新周期、调用成本节约值，市场波动指标包括行业需求增长率、竞品替代率、政策影响系数、技术迭代风险值。将运营效益指标输入预训练的随机森林回归模型得到初始效益估值向量，将市场波动指标输入预训练的时序卷积神经网络生成动态折现率矩阵。对两者进行多维张量交互计算，输出融合价值特征张量，进行非线性变换处理，生成最终估值结果并存储至区块链存证系统。该方法融合运营效益与市场因素，提升了估值准确性和动态适应性，保障了结果可信度。

本发明授权基于机器学习融合效益与市场因素的数据资产估值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习融合效益与市场因素的数据资产估值方法，其特征在于，包括：采集目标数据资产的运营效益指标和市场波动指标，所述运营效益指标包括数据使用频率、数据完整度、数据更新周期、数据调用成本节约值，所述市场波动指标包括行业需求增长率、竞品替代率、政策影响系数、技术迭代风险值； 将所述运营效益指标输入至预训练的随机森林回归模型进行效益基准估值，得到初始效益估值向量；将所述市场波动指标输入至预训练的时序卷积神经网络进行市场折现率预测，生成动态折现率矩阵； 通过特征交叉融合模块将所述初始效益估值向量与所述动态折现率矩阵进行多维张量交互计算，输出融合价值特征张量； 利用全连接估值网络对所述融合价值特征张量进行非线性变换处理，生成最终数据资产估值结果并存储至区块链存证系统； 所述特征交叉融合模块的操作流程包括：将所述初始效益估值向量通过嵌入层映射为高维特征空间的第一嵌入矩阵； 将所述动态折现率矩阵通过正交变换转换为第二嵌入矩阵； 计算所述第一嵌入矩阵与所述第二嵌入矩阵的克罗内克积，生成交互特征立方体； 对所述交互特征立方体执行张量折叠操作，输出降维后的融合特征矩阵； 通过批归一化层处理所述融合特征矩阵，生成所述融合价值特征张量并传递至全连接估值网络。

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