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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利基于LLM的跨系统异构元数据智能采集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：CN120408157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510901885.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于LLM的跨系统异构元数据智能采集方法及系统是由唐科伟;陈声鸿;肖非设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM的跨系统异构元数据智能采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LLM的跨系统异构元数据智能采集方法及系统，包括如下步骤：S1、采集并预处理异构系统数据，构建异构图；S2、大语言模型解析节点，拼接结构特征，形成节点初始表示；S3、构建异构图Transformer，执行多层传播与低秩分解，输出节点最终表示；S4、生成字段对齐、接口映射和依赖路径，规划采集路径与顺序；S5、执行采集任务，转换结构化格式，写入元数据中心，闭环优化。本发明实现了跨系统异构元数据的智能采集、语义解析与自动化集成，大幅提升了多源数据环境下元数据管理的效率与智能化水平。

本发明授权基于LLM的跨系统异构元数据智能采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LLM的跨系统异构元数据智能采集方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集多个异构信息系统中的结构化、半结构化与非结构化数据并进行预处理，构建包含节点与边的异构图； S2、基于构建的异构图，提取每个节点的结构属性信息，生成节点结构特征向量，对每个节点的原始描述信息调用大语言模型进行语义解析，生成语义表示向量，并与节点结构特征向量嵌入拼接，形成节点初始表示； S3、构建异构图Transformer网络，输入节点初始表示，设定节点类型映射与边类型注意力机制，执行多层信息传播，在每层中计算注意力权重与消息矩阵，对注意力权重与消息矩阵进行低秩分解，在多层信息传播过程中引入秩感知掩码机制，结合语义表示向量与异构图中边连接强度，过滤冗余路径，输出节点最终表示； S4、基于节点最终表示，生成字段对齐关系、接口映射表和依赖路径，规划元数据采集路径，并按置信度分级制定跨系统采集顺序与范围，确定元数据采集任务； S5、执行元数据采集任务，将各异构系统采集到的原始元数据条目统一转换为结构化格式，并写入元数据中心，动态更新大语言模型的提示模板与异构图Transformer的秩参数，构建可持续优化的异构元数据采集闭环流程； 所述结构化、半结构化与非结构化数据具体包括数据库表结构、日志文件、API文档、数据目录及其他源系统元数据信息。

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