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龙图腾网获悉上海市大数据中心申请的专利基于多源数据融合的企业画像自动化生成系统及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：CN120338619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510840261.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于多源数据融合的企业画像自动化生成系统及方法是由李伟诚;茅炯;叶有灿;黄旻;高吉瑞;韩庆龙设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的企业画像自动化生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据融合的企业画像自动化生成系统及方法，涉及智能企业画像生成技术领域，所述企业画像自动化生成方法具体包括如下步骤：异构数据采集；构建多维图谱；增量更新；根据定期更新的多维图谱，提取多维图谱的结构特征，生成企业画像，实时获取多维图谱的隐性特征，通过所述隐性特征计算和设置动态标签，通过动态标签的方式补充企业画像的隐性数据；可视化展示生成的企业画像。本方法采用指数衰减模型对图谱中关联权重进行实时更新，有效解决了传统企业画像静态、时效性差的问题，显著增强了系统对企业动态变化的感知能力与响应能力。

本发明授权基于多源数据融合的企业画像自动化生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的企业画像自动化生成方法，其特征在于：所述企业画像自动化生成方法具体包括如下步骤： 步骤S100、异构数据采集，对采集到的异构数据进行知识提取与对齐； 步骤S200、将异构数据中的数据实体确定为节点，将知识提取结果确定为关联关系，计算不同关联关系的关联权重，以所述节点、关联关系和不同关联关系的关联权重为基准，构建多维图谱； 步骤S300、对构建的多维图谱设置增量更新机制，定期更新节点、关联关系和不同关联关系的关联权重；具体为： 定期更新节点、关联关系和不同关联关系的关联权重； 在连续的更新周期内，采用指数衰减模型实时更新关联权重，具体步骤为： 步骤S301、查询当前关联权重wt−1和最后更新时间tlast； 步骤S302、实时获取更新周期的时间间隔Δt=tcurrent−tlast；其中，tcurrent表示当前时间； 步骤S303、采用指数衰减模型，叠加新增权重，应用衰减公式实时更新权重，具体为： ； 其中，wt表示更新后的关联权重；wt−1表示当前关联权重；e表示自然常数；λ表示衰减系数；Δt表示更新周期的时间间隔；Δwnew表示新增权重； 步骤S400、根据定期更新的多维图谱，提取多维图谱的结构特征，生成企业画像，实时获取多维图谱的隐性特征，通过所述隐性特征计算和设置动态标签，通过动态标签的方式补充企业画像的隐性数据；所述多维图谱的隐性特征包括多维图谱中节点之间的路径和节点之间的关联权重； 所述动态标签包括单边断裂风险标签； 所述单边断裂风险的计算步骤具体为： 步骤S401、获取所有节点对的最短路径，计算节点的中心性，具体为： Ci=Σs≠i≠t[σst_iσst]； 其中，Ci表示节点i的节点中心性；s、i和t表示不同节点标识；σst_i表示经过节点i由节点s到节点t的最短路径总数；σst表示节点s到节点t的最短路径总数； 步骤S402、查找节点i到节点j的所有路径，获取不通过边eij的路径，并通过不同路径中节点之间的关联权重，得到每条路径的权重，将不通过边eij的路径的权重之和与所有路径的权重之和的比值作为边冗余度估量； 具体表征为： ； 其中，ρij表示边eij的冗余度估量；p表示路径标识；表示以节点i为起点以节点j为终点且不通过边eij的路径；表示所有以节点i为起点以节点j为终点的路径；表示路径p中的节点标识；wuv表示节点u和节点v之间的关联权重； 步骤S403、根据所述节点的中心性和边冗余度估量计算单边断裂风险；具体表征为： Rij=wijt×Ci+Cj×1-ρij； 其中，Rij表示边eij的单边断裂风险；wijt表示节点i与节点j之间的实时关联权重；Cj表示节点j的节点中心性； 步骤S403、根据所述节点的中心性和边冗余度估量计算单边断裂风险； 所述单边断裂风险基于多维图谱中节点的中心性与边冗余度估量计算得到； 步骤S500、可视化展示生成的企业画像。

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