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龙图腾网获悉中诚信国际信用评级有限责任公司申请的专利价值相关信息存储方法、装置、设备和计算机可读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：CN119557087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411605333.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权价值相关信息存储方法、装置、设备和计算机可读介质是由岳志岗;任伟红;邓大为;窦乐健;王娟设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本价值相关信息存储方法、装置、设备和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了价值相关信息存储方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取历史主体价值处理数据集和至少一个价值指标；提取至少一个历史价值指标数据序列；对各个历史指标数据进行同时间分类；对于每个计算节点，确定剩余可用计算资源和节点调用顺序；确定每个历史价值指标数据组对应的计算节点信息；对于每个历史时间，执行第一生成步骤：确定历史价值指标数据组；调用至少一个图形处理器，以生成指标重要程度信息组；调用中央处理器，以生成当前指标重要程度信息组；生成当前价值凭证信息；执行对应的价值凭证信息存储。该实施方式可以充分利用在线计算资源的情况下，高效、准确地生成价值凭证信息。

本发明授权价值相关信息存储方法、装置、设备和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种价值相关信息存储方法，包括： 获取目标主体对应的历史主体价值处理数据集和与价值凭证信息相关的至少一个价值指标； 从所述历史主体价值处理数据集中提取所述至少一个价值指标对应的至少一个历史价值指标数据序列； 对所述至少一个历史价值指标数据序列中的各个历史指标数据进行同时间分类，以生成历史价值指标数据组序列，其中，每个历史价值指标数据组中的各个历史价值指标数据对应历史时间相同； 对于当前计算节点集群中的每个计算节点，确定所述计算节点对应部署的至少一个图形处理器的剩余可用计算资源和所述计算节点对应的节点调用顺序； 根据历史价值指标数据组对应的组数目、历史价值指标数据组对应的数据字节大小、每个计算节点对应的剩余可用计算资源和节点调用顺序，确定所述历史价值指标数据组序列中的每个历史价值指标数据组对应的计算节点信息，包括：根据所述节点调用顺序，对各个计算节点进行排序，以生成计算节点信息序列；确定所述历史价值指标数据组序列对应的数据字节大小序列的目标分位数据字节；从所述计算节点信息序列中去除对应剩余可用计算资源小于所述目标分位数据字节的计算节点信息，得到去除后的计算节点信息序列； 生成针对所述去除后的计算节点信息序列的剩余可用计算资源序列；确定所述历史价值指标数据组序列对应的数据字节大小序列；将所述数据字节大小序列和所述剩余可用计算资源序列输入至计算节点调度模型，以生成计算节点调度信息；根据所述计算节点调度信息，确定所述历史价值指标数据组对应的计算节点信息； 对于历史时间序列中的每个历史时间，执行第一生成步骤： 确定所述历史时间对应的历史价值指标数据组，作为目标历史价值指标数据组； 调用所述目标历史价值指标数据组对应计算节点中的至少一个图形处理器，以生成对应的指标重要程度信息组； 根据所得到的指标重要程度信息组序列，调用中央处理器，以生成针对所述目标主体的当前指标重要程度信息组； 根据所述当前指标重要程度信息组和所获取的当前主体价值处理数据集，生成当前价值凭证信息； 以加密键值对的形式，对所述当前价值凭证信息和所述目标主体对应的主体信息进行存储； 其中，所述根据所得到的指标重要程度信息组序列，调用中央处理器，以生成针对所述目标主体的当前指标重要程度信息组，包括： 对历史时间序列中的各个历史时间进行时间划分，以生成历史片段序列； 通过预先确定的至少一个历史权重列表，确定历史片段序列中的每个历史片段对应的至少一个历史权重； 对于指标重要程度信息组序列中的每个指标重要程度信息组，执行以下第一信息生成步骤：确定所述指标重要程度信息组对应的历史片段，作为目标历史片段；确定目标历史片段对应的至少一个历史权重，作为至少一个目标历史权重；将指标重要程度信息组中的各个指标重要程度信息与至少一个目标历史权重中的各个目标历史权重进行相乘，以生成相乘信息组； 对于至少一个价值指标中的每个价值指标，执行以下第二信息生成步骤：从得到的相乘信息组序列中筛选出与价值指标相对应的相乘信息序列，作为目标相乘信息序列；根据所述目标相乘信息序列，通过线性回归模型，生成第一当前指标重要程度信息； 将所得到的相乘信息组序列输入至预先训练的当前指标重要程度信息生成模型，以生成第二当前指标重要程度信息组； 确定所述线性回归模型对应的第一模型权重和当前指标重要程度信息生成模型对应的第二模型权重； 根据第一模型权重和第二模型权重，对第一当前指标重要程度信息组和所述第二当前指标重要程度信息组进行加权求和，以生成加权指标重要程度信息组。

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