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龙图腾网获悉深圳市跨越新科技有限公司申请的专利基于智能标签的业务管理方法、装置、设备及介质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：CN121351022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511919589.X，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权基于智能标签的业务管理方法、装置、设备及介质是由甘丽琼;吕金成设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能标签的业务管理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了基于智能标签的业务管理方法、装置、设备及介质。方法包括：从多个不同类型的业务系统中实时获取多数据源整合数据；基于预设的图谱生成规则，构建第一图谱；基于预设的标签体系，在第一图谱中生成各节点分别对应的节点标签，得到第二图谱；若存在符合预设业务事件的特殊数据，基于特殊数据对应的特殊标签生成规则调整特殊节点中的特殊标签，得到第三图谱；基于预设的自学习标签生成规则进行隐性标签挖掘处理，并将得到的隐性标签关联至第三图谱对应的节点上，得到第四图谱；根据第四图谱中各节点的标签以及预设的标签业务动作映射规则库，生成并执行目标业务动作指令。通过实施本申请实施例的方法可提高业务管理效率。

本发明授权基于智能标签的业务管理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于智能标签的业务管理方法，其特征在于，包括： 从多个不同类型的业务系统中实时获取多数据源整合数据，所述多数据源整合数据包括多个单票分别对应的单票数据、多个客户分别对应的客户数据以及多个员工分别对应的员工关联数据； 基于预设的图谱生成规则，根据多个所述多数据源整合数据构建第一图谱，所述第一图谱的节点包括多个单票节点、多个客户节点以及多个员工节点； 基于预设的标签体系，在所述第一图谱中根据所述多数据源整合数据生成各节点分别对应的节点标签，得到第二图谱； 若所述多数据源整合数据中存在符合预设业务事件的特殊数据，则确定所述第二图谱中所述特殊数据关联的特殊节点以及特殊标签，并基于所述特殊数据对应的特殊标签生成规则调整所述特殊节点中的所述特殊标签，得到第三图谱； 基于预设的自学习标签生成规则，根据所述多数据源整合数据以及历史业务数据对所述第三图谱中的各节点进行隐性标签挖掘处理，并将得到的隐性标签关联至所述第三图谱对应的节点上，得到第四图谱； 根据所述第四图谱中各节点的标签以及预设的标签业务动作映射规则库，生成并执行目标业务动作指令； 所述自学习标签生成规则包括聚类算法以及自学习标签规则，所述隐性标签包括聚类隐性标签以及自学习隐性标签，所述基于预设的自学习标签生成规则，根据所述多数据源整合数据以及历史业务数据对所述第三图谱中的各节点进行隐性标签挖掘处理，并将得到的隐性标签关联至所述第三图谱对应的节点上，得到第四图谱，包括： 基于所述聚类算法对所述多数据源整合数据以及历史业务数据进行聚类处理，得到多个不同的聚类分组； 对各所述聚类分组进行共同特征提取处理，得到各所述聚类分组分别对应的聚类隐性标签； 基于所述自学习标签规则对所述多数据源整合数据进行自学习标签生成处理，得到多个所述自学习隐性标签； 将所述聚类隐性标签以及所述自学习隐性标签关联至所述第三图谱对应的节点上，得到所述第四图谱； 所述基于所述自学习标签规则对所述多数据源整合数据进行自学习标签生成处理，得到多个所述自学习隐性标签之前，所述方法还包括： 获取多条携带样本标签的数据样本； 通过预设的分类模型从多条所述数据样本中挖掘特征与标签的对应关系； 将所述特征与标签的对应关系转换为所述自学习标签规则。

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