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龙图腾网获悉北京羽乐创新科技有限公司申请的专利金融风控特征按需计算方法与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：CN121190216B 。

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：202511729992.6，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权金融风控特征按需计算方法与装置是由王洪真设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本金融风控特征按需计算方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种金融风控特征按需计算方法与装置。该方法包括：获取特征配置文件和原始金融数据，对特征配置文件进行解析，得到待计算的特征变量集合；基于特征变量集合，匹配识别各目标特征的特征类型，并依据特征类型对依赖的目标特征进行递归处理，构建特征依赖图；对特征依赖图进行拓扑排序，得到特征计算序列，并结合预定义算子库中算子的映射关系及特征计算序列，生成最小化的算子执行计划；通过分布式计算框架按照算子执行计划调用相应的算子，利用算子对待计算的目标特征和原始金融数据进行特征计算，得到特征计算结果，最后得到特征计算输出结果。本申请解决了传统特征计算方法中计算资源浪费、计算效率低下和迭代不灵活的问题。

本发明授权金融风控特征按需计算方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种金融风控特征按需计算方法，其特征在于，包括： 获取特征配置文件和原始金融数据，对所述特征配置文件进行解析，得到待计算的特征变量集合，所述特征变量集合包括具有至少一个目标特征的目标特征列表及特征依赖映射关系； 基于所述特征变量集合，匹配识别各目标特征的特征类型，并依据所述特征类型对依赖的目标特征进行递归处理，构建特征依赖图，其中，所述特征依赖图用于指示所述目标特征之间的依赖关系； 对所述特征依赖图进行拓扑排序，得到特征计算序列，并结合预定义算子库中算子的映射关系及所述特征计算序列，生成最小化的算子执行计划，包括：对所述特征依赖图中的节点进行拓扑排序，确定无依赖冲突的特征计算顺序，得到特征计算序列；依据所述特征计算序列中每个目标特征的特征类型，在所述预定义算子库中匹配对应的算子，作为用以特征计算的目标算子，以生成算子调用信息，所述算子调用信息用于指示所述目标算子及对应的算子调用关系；按照预设的特征计算优先级对所述算子调用信息进行排列，合并相同的目标算子的调用请求并消除冗余计算步骤，得到算子执行序列；根据所述目标算子的计算复杂度和数据依赖关系，对所述算子执行序列进行分配执行优先级和资源配置，得到所述算子执行计划；将所述算子执行计划转化为算子执行图，其中，所述算子执行图中的顶点表征所述算子执行计划中指示的目标算子，所述算子执行图中的边表征所述目标算子之间的数据依赖和调用关系；基于所述算子执行图，利用预设的图注意力网络提取所述目标算子的算子属性，依据所述算子属性确定所述目标算子间的内在关系，由所述内在关系得到所述目标算子的低维嵌入表示，所述算子属性包括计算复杂度特征、数据依赖特征和资源消耗特征；根据所述目标算子的低维嵌入表示，计算所述目标算子之间的相似度矩阵，基于所述相似度矩阵识别到的算子计算模式和聚类关系，构建算子知识图谱，其中，所述算子知识图谱用于指示所述目标算子之间的语义关联信息；基于所述算子知识图谱，构建多目标优化模型，基于所述多目标优化模型得到算子调度的约束优化模型，其中，所述多目标优化模型包括优化目标和约束条件，所述优化目标用于指示最小化总计算时间和资源消耗，所述约束条件包括依赖约束、资源约束和时间约束；采用预设的粒子群-模拟退火混合算法求解所述约束优化模型，得到优化后的算子执行计划，其中，所述粒子群-模拟退火混合算法用于指示通过自适应调整粒子位置和速度更新参数以及模拟退火接受概率机制，搜索最优算子调度方案；其中，所述特征计算序列用于指示所述特征依赖图中待计算的目标特征的计算先后顺序，所述算子执行计划用于指示按依赖顺序排列的与待计算的目标特征对应的算子的调用序列； 通过预设的分布式计算框架按照所述算子执行计划调用相应的算子，利用所调用的算子对待计算的目标特征和所述原始金融数据进行特征计算，得到特征计算结果； 对所述特征计算结果进行过滤和格式化，输出所述特征配置文件中指定的目标特征的特征计算输出结果。

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