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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于企业信用评估的信贷产品个性化推荐方法及系统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：CN120494966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510983300.4，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于企业信用评估的信贷产品个性化推荐方法及系统是由王光臣;陈云泽;张衡;郭忠斌;王海洋设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于企业信用评估的信贷产品个性化推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及产品个性化推荐技术领域，特别是涉及基于企业信用评估的信贷产品个性化推荐方法及系统，其中方法包括：获取客户端发送给服务器端的待评估企业及已知企业的基础数据和已知社会关系数据；服务器端对基础数据进行特征提取，得到基础特征数据；基于待评估企业及已知企业的基础特征数据和已知社会关系构建异构知识图谱，随后将异构知识图谱输入至训练后的社会关系推理模型，得到待评估企业的综合社会关系数据；服务器端将待评估企业的基础特征数据和综合社会关系数据，输入到训练后的分析网络，得到待评估企业的信用等级评估结果；确定与所述企业匹配的信贷产品，将推荐的信贷产品反馈给客户端。本发明能够为企业推荐个性化的信贷产品。

本发明授权基于企业信用评估的信贷产品个性化推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于企业信用评估的信贷产品个性化推荐方法，其特征是，应用于服务器端，包括： 获取客户端发送给服务器端的待评估企业及已知企业的基础数据和已知社会关系数据，所述基础数据，包括：内部数据和外部数据；服务器端对基础数据进行特征提取，得到基础特征数据；在合法合规前提下，利用智能爬取与数据融合的人工智能技术采集用于评估企业信用等级的企业外部数据； 基于待评估企业及已知企业的基础特征数据和已知社会关系构建异构知识图谱，随后将异构知识图谱输入至训练后的社会关系推理模型，得到待评估企业的综合社会关系数据，其中综合社会关系数据，包括：已知社会关系数据和基于社会关系推理模型得到的潜在社会关系数据；训练后的社会关系推理模型，采用关系图卷积网络来实现； 服务器端将待评估企业的基础特征数据和综合社会关系数据，输入到训练后的分析网络，得到待评估企业的信用等级评估结果；进一步基于评估结果，确定与所述企业匹配的信贷产品，将推荐的信贷产品反馈给客户端； 其中，训练后的社会关系推理模型，训练过程包括：构建第一数据集，所述第一数据集，包括：已知完整社会关系数据的企业基础特征数据；已知完整社会关系数据，包括：存在投资关系、存在持股关系、存在控股关系、存在亲属关系、存在共同居住的情况、存在共用电话的情况、存在任职交集以及存在共同法人；所述完整社会关系数据，还包括：企业股东间所有真实社会关系信息； 基于第一数据集构建异构知识图谱，并从中提取出所有真实存在的企业间关系三元组作为正样本集合；同时，通过负采样方式生成负样本集合，用于构建监督学习训练集； 将异构知识图谱输入至社会关系推理模型中，基于正负样本对模型进行训练；训练过程中，通过最大化正样本评分、最小化负样本评分，不断优化模型参数；当损失函数值不再下降，或训练迭代次数超过预设上限时，停止训练，得到训练后的社会关系推理模型； 服务器端对基础数据进行特征提取，得到基础特征数据，包括： 对内部数据中的结构化数据进行标准化处理，得到第一类特征数据； 对内部数据中的非结构化数据进行语义向量提取，得到第二类特征数据； 对外部数据进行语义向量提取，得到第三类特征数据； 将第一、第二和第三类特征数据进行融合，得到基础特征数据； 所述关系图卷积网络在训练过程中，通过节点采样选取子图，邻居采样获取每个节点在各类关系下的关联节点，对于每种关系类型，为节点采样邻居集合： ； 其中表示边节点和节点之前具有关系类型，表示节点对应关系的邻居节点集合； 为每种关系类型分别定义独立的维实权重矩阵，，用于在第层进行邻居聚合并实现关系区分，从而增强网络对多重语义的表达能力；在图卷积过程中，网络综合考虑节点自身特征与其多关系邻居的结构信息，逐层更新节点嵌入表示： ； 其中，表示对关系集合中所有关系的求和操作，表示对节点对应关系的邻居节点集合中所有的邻居节点的求和操作，表示第层中节点的嵌入表示，表示第层中节点的邻居节点在第层中的嵌入表示，是节点自身的信息权重矩阵，为归一化系数，是非线性函数；最终节点嵌入为： ； 其中，表示第层中节点的最终嵌入表示，是图卷积的总层数； 对任意待推测三元组，使用关系打分函数估计其存在概率；采用DistMult模型，打分函数为： ； 其中，表示的转置，和分别表示在层中节点和节点最终嵌入表示，表示将关系类型的向量表示转化为对角阵； 通过Sigmoid函数将打分映射为存在概率： 其中为Sigmoid激活函数，通过前向传播和反向传播不断优化参数，使预测结果逐渐逼近真实标签； 最终训练得到用于推测企业及其股东社会关系的社会关系推理模型。

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