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龙图腾网获悉南京鑫智链科技信息有限公司申请的专利一种智能招标风控预警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：CN121120222B 。

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：202511660573.1，技术领域涉及：G06Q30/08；该发明授权一种智能招标风控预警方法是由陶立春;耿学玉;尹桂军;殷俊;王宇;毛敏;汲德建设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能招标风控预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能招标风控预警方法，属于人工智能与大数据分析技术领域，包括通过构建规则网格引擎计算规则间的多维关联度，形成规则的动态预期关联表；同时建立标准化元数据模型与异常映射可视化机制，在异常触发后能够快速聚焦关联风险链路，并以映射表格形式进行展示，解决了招标风控系统中规则不孤立、提高检测效率和将异常结果直观化展示的技术问题，本发明通过计算规则间的关联度，实现规则间的网格化耦合，提高风控检测的系统性与准确度，利用预期关联表仅比对相关规则，显著减少冗余匹配，提升预警响应速度，通过映射关系，将异常数据可视化成二维表格结构，便于管理者直观判定风险来源与影响范围。

本发明授权一种智能招标风控预警方法在权利要求书中公布了：1.一种智能招标风控预警方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：在通用模板模块中预设规则G0和数据摘要模板表G1，提取并构建规则G0中各条规则的关键字段集合和核心实体集合，构建规则网格引擎RME1，利用规则网格引擎RME1计算任意两条规则之间的初始关联度W＇ij，并设定约束，得到最终关联度Wij，进而得到并输出规则的预期关联表； 规则网格引擎RME1具体模型如下： W＇xy=α×FieldOverlapx，y+γ×EntitySharex，y； FieldOverlapx，y={Fx∩Fy}÷{Fx∪Fy}； EntitySharex，y={Ex∩Ey}÷{Ex∪Ey}； 其中，FieldOverlap为规则之间的关键字段共享比例；EntityShare为规则之间的实体共享比例；W为关联度；Fx表示规则x的关键字段集合，Fy表示规则y的关键字段集合；Ex表示规则x的预计或历史上关联到的实体集合，Ey表示规则y的预计或历史上关联到的实体集合； FieldOverlap取值为[0,1]，若规则x和规则y没有字段交集，则FieldOverlap=0；若关键字段集合完全相同，则FieldOverlap=1；EntityShare取值为[0,1],若规则x和规则y所涉及的实体没有交集，则EntityShare=0；若规则x和规则y拥有完全相同的实体集合，则EntityShare=1； α和γ均为调节参数，取值α,γ∈[0,1]，且α+γ=1； 步骤2：数据采集模块获取用户从客户端输入的表格数据，对采集到的表格数据进行预处理，得到初始元数据，从初始元数据中提取数据类型、时间戳及关键字段，并依据数据摘要模板表G1的字段结构进行重组，得到标准化元数据记录Metai，将初始元数据与对应的元数据记录Metai进行绑定，得到完整的元数据，并构建元数据集合MetaSet； 步骤3：异常预警模块调取元数据集合MetaSet，将其中任意一条元数据依次与规则G0中的规则进行逐条比对，在对比过程中，若在某个节点规则中检测到触发异常，则调用预期关联表，遍历与该规则关联的其他规则进行比对，并且不再继续对比无关联的规则，更新元数据记录Meta的异常标记，生成异常元数据的元数据记录nMeta 遍历元数据集合MetaSet，当其中全部元数据均完成规则比对后，根据元数据记录Meta的异常标记字段，提取异常元数据，构建异常元数据集合MetaSetanomaly 在执行步骤3时，异常预警模块具体执行如下步骤： 步骤3-1：调取元数据集合MetaSet，将元数据集合MetaSet中的任意一条元数据与规则G0的串标围标节点规则进行对比：若未触发异常，则继续对比招标行为节点规则；若出现异常，则执行步骤3-2； 在对比招标行为节点规则时，若仍未异常，则继续对比定标行为预警节点规则；若出现异常，则执行步骤3-2； 在对比定标行为预警节点规则时，若出现异常，则执行步骤3-2；若未出现异常，则标记该元数据为正常； 步骤3-2：利用预期关联表直接遍历所有相关关联规则并进行比对；更新元数据记录Meta，标记异常； 在执行步骤3-2时，具体包括如下步骤： 步骤3-2-1：调取预期关联表，查找与当前第i个元数据触发的规则所对应的所有关联规则； 步骤3-2-2：选择任意一个关联规则与当前第i个元数据进行比对，判断当前第i个元数据是否触发该关联规则：是，则将关联规则的Rule-id写入anomalyi，同时更新descriptioni的内容；否，则查找下一个关联规则； 步骤3-2-3：根据步骤3-2-1和步骤3-2-2的方法遍历对比所有关联规则，并相应的更新descriptioni的内容； 步骤3-3：遍历MetaSet中所有的元数据记录Metai，根据元数据记录Metai中的异常标记，收集所有异常的元数据，构建异常元数据集合MetaSetanomaly： MetaSetanomaly=｛n-data：ndata1，ndata2，...，ndatai；n-Meta：nMeta1，nMeta2，...，nMetai｝； 其中，n-data和n-Meta均为异常元数据集合中的数据分割标记，ndatai表示异常元数据的数据实体；nMetai表示异常元数据的元数据记录； 步骤4：可视化展示模块调取异常元数据集合MetaSetanomaly； 依据每条异常元数据的元数据记录nMetai和其对应的初始元数据记录Di建立映射关系MapnMetai→Di，根据映射关系Map构建异常映射表格，将异常元数据集合MetaSetanomaly中的各条异常元数据按照映射关系填充至异常映射表格的相应位置，并生成完整的异常映射结果表，将生成的异常映射表格发送至客户端进行可视化展示。

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