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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利基于时序图与大模型联合推演的风险传导预测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：CN120851620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511331857.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于时序图与大模型联合推演的风险传导预测方法及系统是由刘继乔;路宽;朱金波;丁一凡;杜宏伟;王建;张士良;刘金桐;宋刚;梁格;孙一豪;张龙设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序图与大模型联合推演的风险传导预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于时序图与大模型联合推演的风险传导预测方法及系统，涉及人工智能与知识工程技术领域，包括：基于分层提示词与结构化约束机制抽取前瞻性时序事实；提取冲突事并生成时序关系；基于时序关系以及置信度加权的更新策略对历史时序知识图谱进行更新；确定中心实体，以中心实体为起点，向更新的历史时序知识图谱发起结构化查询，生成上下文知识子图；将上下文知识子图转换为带有逻辑关系的自然语言描述，注入风险假设性事件，构建提示词作为大模型的新的输入，输出得到包含完整推理链条的结构化JSON对象；基于影响权重衰减的风险路径提炼与可视化算法对结构化JSON对象进行转换，得到风险预警信息和可视化传导路径图。

本发明授权基于时序图与大模型联合推演的风险传导预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时序图与大模型联合推演的风险传导预测方法，其特征在于，包括： 获取多种异构非结构化数据； 将异构非结构化数据进行链式推理，基于分层提示词与结构化约束机制识别并抽取前瞻性影响事件，并格式化为时序事实； 利用LLM模型，利用提示词为LLM模型设定明确的专家角色，并注入领域知识，提示词将异构非结构化数据的抽取任务分解为一系列简单的、连续的思考步骤，引导模型进行链式思考，在最后提供JSONSchema约束作为输出格式模板，最终抽取得到前瞻性的、带有预判性质的弱信号影响事件，每一个被抽取的影响事件格式化为包含事件主体、客体、关系、时间戳、来源和置信度元数据的结构化时序事实数据单元； 在历史时序知识图谱中检索与时序事实冲突的既有事实，并筛选构建冲突事实集，针对每一个冲突事实，利用时序关系代数进行冲突判断，得到时序关系；基于时序关系以及置信度加权的更新策略对历史时序知识图谱进行更新； 时序知识图谱是包含置信度的五元组形式：F=h,r,t,T,C，其中h为头实体，r为关系，t为尾实体，T代表事实有效的时间区间[T_start,T_end]，C则代表事实的置信度评分[0,1]，历史时序知识图谱为记录每一个已确认的、在历史时间内有效的事件关系，当有新的时序事实抽取到后，首先在历史时序知识图谱中检索所有与时序事实具有相同主谓宾三元组h,r,t的既有事实，形成候选事实集，从该候选事实集中，筛选出所有时间区间T_existing与T_new存在重叠的冲突事实，构成冲突事实集，对于冲突事实集中的每一个既有事实，模块利用形式化的时间关系推理理论判断T_new和T_existing之间的13种可能的时序关系之一，根据判断出的时序关系和事实的置信度，执行不同的、由公式定义的历史时序知识图谱更新策略； 发起风险传导预测请求并确定中心实体，以中心实体为起点，向更新的历史时序知识图谱发起结构化查询，生成上下文知识子图； 基于知识子图-自然语言叙事的序列化方法，将上下文知识子图转换为带有逻辑关系的自然语言描述，在自然语言描述中注入风险假设性事件，构建高度结构化和格式化输出约束的提示词作为大模型的新的输入，输出得到包含完整推理链条的结构化JSON对象； 基于影响权重衰减的风险路径提炼与可视化算法对结构化JSON对象进行转换，得到风险预警信息和可视化传导路径图； 利用影响权重衰减的风险路径提炼与可视化算法处理所述结构化JSON对象，包括：首先对推理链条reasoning_chain数组进行遍历，将数组中的每一个JSON对象创建为一个图节点，节点之间根据在数组中的先后顺序，建立有向边，从而构建初始风险传导路径图，对路径的重要性进行排序和筛选，将量化影响评分impact_score作为有向边的初始权重，采用路径剪枝操作筛选有高影响强度的关键传导路径；基于关键传导路径，将计算的权重值映射到图表的视觉属性上，得到可视化风险传导路径图，其中，将节点的颜色或尺寸与其累积影响权重设置成正比，受到冲击最严重的节点将在路径图中最为醒目，将边的粗细或样式与初始权重设置成正比，使得可视化出哪一步传导是风险放大的关键环节。

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