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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于大数据的识别预警与法律提示方法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：CN120125322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510607418.7，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于大数据的识别预警与法律提示方法是由张愽铭;陈凌;黄水清;葛奕晨;吴锴;张雅婷;多佳怡设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的识别预警与法律提示方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大数据的识别预警与法律提示方法，包括实时采集用户多维行为数据，含身份特征、历史交易价格、实时环境变量；对数据执行时空关联处理，生成时空对齐的特征张量；基于用户价格敏感度分级，对特征张量差异化加权融合，生成分类特征矩阵；计算动态偏离指数并生成价格合理性综合评分，低评分触发预警；输入法律条款匹配引擎生成预警报告；按预警等级执行多层次干预策略。本发明能够帮助用户识别潜在的价格差异，同时为相关平台提供技术支持，使更精准地发现和处理价格异常行为。

本发明授权基于大数据的识别预警与法律提示方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的识别预警与法律提示方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时采集用户多维行为数据，包括用户身份特征数据、历史交易价格序列、实时环境变量数据，其中用户身份特征数据至少包含设备指纹特征、会员等级标签、消费能力评估值，所述消费能力评估值通过用户历史订单金额与消费频次加权计算获得； S2、对所述多维行为数据执行时空关联处理，通过异常交易时间点检测与跨平台用户身份映射，生成时空对齐的特征张量，其中跨平台用户身份映射基于设备指纹相似度与消费行为一致性双重验证； S3、基于用户价格敏感度分级结果，对所述特征张量执行差异化加权融合，生成用户群体分类特征矩阵，其中高价格敏感度用户群体的历史交易价格波动阈值缩小20％-30％；其中，差异化加权融合包括： S31、计算用户价格敏感度指数，通过分析用户历史订单中的价格对比响应时间、优惠券使用效率、替代商品选择倾向三个维度进行综合评估； S32、构建用户群体分类模型，将价格敏感度指数前10％的用户划分为高敏感群体，中间30％为中等敏感群体，剩余为低敏感群体，不同群体设置差异化的价格波动容忍系数； S33、对特征张量执行群体加权池化处理，提升高敏感群体的特征通道权重，生成具有群体区分度的分类特征矩阵； S4、计算实时交易价格相对于用户历史基准价格的动态偏离指数，并融合实时供需指数与促销强度参数生成价格合理性综合评分，当评分低于预设风险等级时触发预警机制； S5、将预警场景特征向量输入法律条款匹配引擎，生成包含反价格歧视法条依据与处罚条款的预警报告，所述法律条款匹配引擎通过法律条文语义解析与场景特征向量相似度计算实现； S6、根据预警报告等级执行多层次干预策略，包括向用户终端推送实时价格对比信息、向企业风控系统发送接口限流指令、向监管平台提交风险备案数据包。

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