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龙图腾网获悉建信金融科技有限责任公司申请的专利用于预测企业风险的方法、装置及存储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：CN115526390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211142873.7，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权用于预测企业风险的方法、装置及存储介质是由马宁亚;林廷懋设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于预测企业风险的方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种用于预测企业风险的方法、装置及存储介质。该方法包括：获取风险预测场景的初始事理图谱；将初始事理图谱中的事件嵌入预训练模型，以得到结合了预定义图信息的事件表示矩阵；根据事件表示矩阵中任意两个事件之间的隐藏关系更新初始事理图谱的邻接矩阵，以得到目标事理图谱；在目标事理图谱中对目标风险事件进行搜索，以得到目标风险事件的相关子图；将相关子图重新输入预训练模型，以得到与目标风险事件对应的相关事件；根据目标风险事件和相关事件进行风险预测。本申请在挖掘隐藏关系时考虑了预定义矩阵的邻接矩阵以及不同节点的不同重要程度，使得企业风险的预测模型的效果较好且泛化能力较高。

本发明授权用于预测企业风险的方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于预测企业风险的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取风险预测场景的初始事理图谱； 将所述初始事理图谱中的事件嵌入预训练模型，以得到结合了预定义图信息的事件表示矩阵； 根据所述事件表示矩阵中任意两个事件之间的隐藏关系更新所述初始事理图谱的邻接矩阵，以得到目标事理图谱； 在所述目标事理图谱中对目标风险事件进行搜索，以得到所述目标风险事件的相关子图； 将所述相关子图重新输入所述预训练模型，以得到与所述目标风险事件对应的相关事件； 根据所述目标风险事件和所述相关事件进行风险预测； 其中，所述将所述初始事理图谱中的事件嵌入预训练模型，以得到结合了预定义图信息的事件表示矩阵包括： 将所述初始事理图谱中的事件输入至所述预训练模型，以得到初始事件表示矩阵； 将所述初始事件表示矩阵与预定义邻接矩阵结合，以得到结合了预定义邻接矩阵信息的事件表示矩阵； 从所述结合了预定义邻接矩阵信息的事件表示矩阵选取所述事件的预定义相关信息，以得到结合了预定义图信息的事件表示矩阵； 所述结合了预定义图信息的事件表示矩阵满足公式1： ；1 其中，为所述结合了预定义图信息的事件表示矩阵，为与事件相关的事件图信息，为所述预训练模型的第层的隐状态； 所述根据所述事件表示矩阵中任意两个事件之间的隐藏关系更新所述初始事理图谱的邻接矩阵，以得到目标事理图谱包括： 确定所述事件表示矩阵中任意两个事件之间的相关性； 根据所述事件表示矩阵中任意两个事件之间的相关性确定隐藏关系矩阵； 通过门机制将预定义矩阵和所述隐藏关系矩阵进行融合，以得到目标邻接矩阵； 根据所述目标邻接矩阵更新所述初始事理图谱，以得到所述目标事理图谱。

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