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龙图腾网获悉股掌柜证券投资咨询有限公司申请的专利一种基于知识图谱的投资者行为风险画像构建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：CN120782568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511067063.3，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权一种基于知识图谱的投资者行为风险画像构建方法是由彭成;胡谦磊;董静宜;肖小军;胡丹琦设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的投资者行为风险画像构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及金融科技与人工智能交叉技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的投资者行为风险画像构建方法，该方法包括：通过PTP协议同步采集投资者行为数据、舆情数据和关联市场数据；采用k‑匿名化处理投资者身份信息；构建包括三层实体体系的知识图谱，建立行为关系网络和风险传导关系网络；融合多模态风险特征，生成知识图谱嵌入向量；构建知识图谱‑神经网络联合模型，通过交叉压缩单元实现特征交互，输出四类风险等级；生成风险热力图并执行三级预警机制。本发明能够提升高风险账户识别准确率，降低响应延迟，可应用于证券、银行等金融监管场景，实现实时风险预警。

本发明授权一种基于知识图谱的投资者行为风险画像构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的投资者行为风险画像构建方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1，多元异构数据采集与融合，同步采集结构化投资者行为数据、非结构化舆情数据和关联市场数据，通过PTP协议建立毫秒级时间同步基准； 步骤S2，隐私保护与数据治理，采用k‑匿名化处理投资者身份信息，基于孤立森林算法检测异常投资者行为； 步骤S3，构建包含投资者、金融产品和风险事件的三层实体体系的知识图谱，建立行为关系网络和风险传导关系网络； 步骤S4，多模态风险特征提取，融合节点属性特征、图结构特征和时序特征，采用TransE算法生成知识图谱嵌入向量； 步骤S5，混合模型风险建模，构建知识图谱‑神经网络联合模型，通过交叉压缩单元实现特征交互，输出四类风险等级； 步骤S6，基于知识图谱和风险评分R生成风险热力图，执行三级预警机制，将风险响应记录写入知识图谱； 其中在步骤S5中，还包括如下子步骤： S5‑1，所述知识图谱‑神经网络联合模型由嵌入层、交叉压缩单元和分类层组成； S5‑2，所述嵌入层的输入包括节点属性特征向量、图结构特征矩阵和时序特征序列； S5‑3，所述交叉压缩单元生成128维高阶特征表示h，用于风险评分R的计算； S5‑4，所述分类层输出四类风险等级，包括A级、B级、C级和D级； 所述交叉压缩单元，包括： 动态权重融合模块，通过可训练参数α和β融合基础评分项与对数变换项；所述对数变换项是通过对高阶特征表示h进行对数变换得到的非线性项，具体公式为： 其中，为对数变换项，h为高阶特征表示，W为可训练权重矩阵，ϵ为平滑因子； 参数约束模块，采用梯度投影法在反向传播过程中维持α+β≡1； 标准化输出模块，输出经LayerNorm归一化的128维高阶特征表示h。

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