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龙图腾网获悉湖北联合资信评估有限公司申请的专利一种供应链金融交易安全预警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：CN119359307B 。

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：202411301902.9，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种供应链金融交易安全预警方法及系统是由陈创;唐代旺;喻常青;陈昊川;洪阳设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供应链金融交易安全预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，本发明涉及一种供应链金融交易安全预警方法及系统，包括：获取供应链的金融数据及其对应的风险得分，将金融数据划分为连续数据和离散数据，计算其重要性系数。重要性系数与风险得分的斯皮尔曼等级相关系数正相关，与连续数据中的皮尔逊相关系数、离散数据中的标准化互信息、连续数据和离散数据之间的点双列相关系数反相关。使用改进的XGBoost模型对金融数据进行风险类型概率的预测，响应于概率的最大值对应的风险类型为金融数据最终的风险类型。本发明通过对XGBoost模型进行改进，解决了供应链金融交易风险评估不准确的问题。

本发明授权一种供应链金融交易安全预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种供应链金融交易安全预警方法，其特征在于，包括： 获取供应链的金融数据及其对应的风险得分，将所述金融数据划分为连续数据和离散数据；计算金融数据的重要性系数，所述重要性系数与所述风险得分的斯皮尔曼等级相关系数正相关，与连续数据中的皮尔逊相关系数、离散数据中的标准化互信息、连续数据和离散数据之间的点双列相关系数反相关； 第个金融数据的重要性系数为： ； 式中，表示第个金融数据与其对应风险得分的斯皮尔曼等级相关系数，表示权重因子，表示以e为底的对数函数，表示连续数据中的皮尔逊相关系数，表示离散数据中的标准化互信息，表示连续数据和离散数据之间的点双列相关系数； 利用改进的XGBoost模型对所述金融数据进行风险监测，得到所述金融数据所属各风险类型的最终概率； 其中，改进的XGBoost模型包括：计算XGBoost模型内各分类决策树的权重，所述权重与重要性系数正相关，与各分类决策树分到金融数据的个数反相关；将各分类决策树的权重与各分类决策树输出的各风险类型的概率进行加权平均，得到所述金融数据所属各风险类型的最终概率，响应于所述最终概率的最大值对应的风险类型为金融数据的最终风险类型； 对所述金融数据进行风险监测的具体过程为： 构建XGBoost模型，对所述XGBoost模型进行训练，得到训练好的XGBoost模型； 将金融数据输入到训练好的XGBoost模型中，得到金融数据所属风险类型的最终概率。

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