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龙图腾网获悉上海凭安网络科技有限公司申请的专利一种基于企事业单位信息获取关联公司的方法和相关装置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：CN120336526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510780051.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于企事业单位信息获取关联公司的方法和相关装置是由黄文瀚;徐嘉元设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于企事业单位信息获取关联公司的方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请涉及信息处理技术的技术领域，公开一种基于企事业单位信息获取关联公司的方法和相关装置。该方法包括：获取原始数据，对企事业单位信息进行清洗和置信度计算，过滤低置信度数据，得到高置信度数据；对高置信度数据进行语义分析和置信度验证，筛选出可信关联数据；将可信关联数据输入到稳定节点处理语言模型，得到最终关联结果，其中，稳定节点处理模型与敏感节点处理模型相互训练，稳定节点处理模型用于针对常见节点和高置信度样本进行训练，敏感节点处理模型用于针对新节点或低置信度样本进行训练。本申请具有平衡高置信度样本的精度和动态节点的适配能力的优点。

本发明授权一种基于企事业单位信息获取关联公司的方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于企事业单位信息获取关联公司的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取原始数据，对企事业单位信息进行清洗和置信度计算，过滤低置信度数据，得到高置信度数据； S2.对高置信度数据进行语义分析和置信度验证，筛选出可信关联数据； S3.将可信关联数据输入到稳定节点处理语言模型，得到最终关联结果，其中，稳定节点处理模型与敏感节点处理模型相互训练，稳定节点处理模型用于针对常见节点和高置信度样本进行训练，敏感节点处理模型用于针对新节点或低置信度样本进行训练，稳定节点处理模型和敏感节点处理模型共享同样的输入数据，敏感节点处理模型引入注意力机制以强化对新节点的特性学习；稳定节点处理模型和敏感节点处理模型共享一个联合损失函数且稳定节点处理模型和敏感节点处理模型的结果交互反馈，并根据联合损失函数调整参数； 所述敏感节点处理模型和稳定节点处理模型的相互训练的步骤包括： S301.分别对敏感节点处理模型和稳定节点处理模型进行单独训练； S302.将当前样本输入到稳定节点处理模型进行预测，计算分类损失； S303.将低置信度样本传递至敏感节点处理模型，生成动态规则特性； S304.基于联合损失函数，计算预测概率与真实标签之间的差异； S305.基于联合损失函数，通过反向传播计算梯度； S306.敏感节点处理模型和稳定节点处理模型的参数通过优化器同时更新，并对参数共享部分在二者之间同步调整； 所述联合损失函数为，为超参数，用于控制个部分损失对训练的贡献； 为分类损失，用于优化企事业单位是否属于节点的分类任务，；其中，为真实标签，表示企事业单位是否属于某一目标节点；为模型预测的概率输出；N为样本数量； 为稳定节点处理模型和敏感节点输出模型的一致性损失，,其中，为稳定节点处理模型的输出分布，为敏感节点处理模型的输出分布；为Kullback–Leibler散度，用于衡量两个概率分布之间的差异； 为动态规则补充损失，,其中，为稳定节点处理模型的节点特征潜入，为敏感节点处理模型的动态特性嵌入。

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