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龙图腾网获悉广东股权交易中心股份有限公司申请的专利一种基于数据处理的股权结构图识别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：CN121031995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511550230.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于数据处理的股权结构图识别方法及系统是由谢应霞;潘俊伟;杨志街;李应雄;林晖;金珍;何昱;周乐清;卢炜桢;陈彩郗设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据处理的股权结构图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据处理的股权结构图识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：对股权结构图进行特征识别，得到实体特征与关系特征；将实体特征作为节点，关系特征作为边，构建基于图神经网络的识别模型；通过识别模型，识别股权结构图中的嵌套关系；其中，嵌套关系包括股权实体之间的关系；股权实体包括持股方与被持股方；根据嵌套关系，确定股权结构图中的多层级股权穿透路径、实际控制路径、交叉持股关系与潜在股权变动关系。

本发明授权一种基于数据处理的股权结构图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据处理的股权结构图识别方法，其特征在于，包括： 对股权结构图进行特征识别，得到实体特征与关系特征； 将所述实体特征作为节点，所述关系特征作为边，构建基于图神经网络的识别模型； 构建基于图神经网络的识别模型，包括： 采用双层自适应模块度优化算法，根据预设的持股比例临界值划分控股社区层级；其中，通过图卷积网络提取节点控制特征向量，计算节点间控制熵差异度，生成具有多重边权约束的多级控股社区树； 在图注意力网络中构建三维嵌入体系，将节点属性、社区层级标签、历史控制轨迹分别映射到欧氏空间、双曲空间和时序空间，通过跨空间注意力门控机制计算节点间多维关联权重； 在图采样与聚合框架中实施三级采样策略，包括：对控股社区内部的节点，采用基于控制熵排序的确定性采样，选择控制熵高于社区均值的节点；对跨越不同控股社区的连接边，实施基于随机游走的蒙特卡洛采样，通过概率转移矩阵动态调整跨社区边的采样权重；对循环持股结构中的节点对，实施图对比学习的负采样，通过解耦循环路径生成对抗性负样本； 实现识别模型的动态优化，包括： 构建动态图卷积长短期记忆网络，通过时间切片生成时变控制贡献张量，沿控股社区树进行双向梯度传播，利用门控残差连接捕获控制权转移的突变特征； 设计基于谱扰动分析的社区稳定性判别器，通过门控图神经网络动态调整模块度优化目标函数，利用节点影响力传播矩阵修正注意力系数，生成包含控制链演化轨迹的超图模型； 通过所述识别模型，识别所述股权结构图中的嵌套关系；其中，所述嵌套关系包括股权实体之间的关系；所述股权实体包括持股方与被持股方； 识别股权结构图中的嵌套关系，包括： 将所述嵌套关系分解为显式直接持股链路与隐式间接持股链路；其中，所述隐式间接持股链路通过控股社区树的层级回溯机制进行梯度追踪，建立持股比例衰减模型； 在所述识别模型中构建双向控制链探测模块，正向链沿时间维度聚合股东行为特征，逆向链通过蒙特卡洛树搜索定位潜在控制节点，生成带有时序标记的多层级穿透路径集合； 设计时空双重注意力评估模块，对穿透路径节点施加复合权重； 通过图对比学习构建结构相似性矩阵，以处理交叉持股环路； 根据所述嵌套关系，确定所述股权结构图中的多层级股权穿透路径、实际控制路径、交叉持股关系与潜在股权变动关系。

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