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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于元路径去噪与胶囊网络建模的企业违约预测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：CN120069518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510009804.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于元路径去噪与胶囊网络建模的企业违约预测方法及系统是由刘宏志;任伯元;吴中海设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元路径去噪与胶囊网络建模的企业违约预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于元路径去噪与胶囊网络建模的企业违约预测方法及系统，属于机器学习领域。所述方法包括：采集企业的内部指标信息与外部关联信息，并依据企业的外部关联信息构建企业的异质信息网络与元网络；构建能够平衡迁移性与噪声干扰，并且有效分离企业违约风险和守约无风险信息，提高违约识别准确性的企业违约评估模型；在构建的企业违约评估模型中，训练采集到的企业各种内部经营信息、构建的企业异质信息网络与元网络，得到训练好的模型权重；采集真实业务中的企业内部经营与外部关联信息，并输入构建的企业违约评估模型，使用训练好的模型权重，对真实业务中的企业违约可能性进行评估。本发明可以实现更加准确的企业违约风险识别。

本发明授权基于元路径去噪与胶囊网络建模的企业违约预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元路径去噪与胶囊网络建模的企业违约预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标企业的内部经营信息与外部关联信息，并依据企业的外部关联信息构建企业的异质信息网络与元网络；其中，所述异质信息网络中的节点包括：企业节点、行业节点、区域节点和利益相关者节点，所述元网络是基于异质信息网络抽象生成； 将目标企业的内部指标信息输入到内部违约风险编码器，得到该目标企业的内部违约风险嵌入； 将目标企业的异质信息网络和元网络输入到基于元路径的显式外部违约风险编码器中，得到该目标企业的显式外部违约风险嵌入；其中，所述将目标企业的异质信息网络和元网络输入到基于元路径的显式外部违约风险编码器中，得到该目标企业的显式外部违约风险嵌入，包括： 基于元网络在异质信息网络中游走，为该目标企业生成不超过定长的所有元数据类型的路径实例； 计算每一元路径类型P的有效值元路径类型P的所有路径实例总数表示元路径类型P中两端节点均为违约企业的路径实例数量，表示元路径类型P中两端节点均为守约企业的路径实例数量，表示元路径类型P中目标节点为守约企业、源节点为违约企业的路径实例数量，表示元路径类型P中目标节点为违约企业、源节点为守约企业的路径实例数量； 根据有效值SP对元路径类型进行排序，并选取前K个排名靠前的元路径类型； 在所述前K个排名靠前的元路径类型中，对元路径类型P的路径实例执行加权聚合，得到元路径类型P下的语义嵌入ZP； 使用注意力机制融合语义嵌入ZP，得到该目标的显式外部违约风险嵌入Z； 将目标企业的异质信息网络输入到基于异质图的隐式外部违约风险编码器中，得到该目标企业的隐式外部违约风险嵌入；其中，将目标企业的异质信息网络输入到基于异质图的隐式外部违约风险编码器中，得到该目标企业的隐式外部违约风险嵌入，包括： 初始化异质信息网络中所有节点的节点嵌入 利用图神经网络的第l层，计算每一节点在不同外部关联关系π下聚合邻居信息的嵌入并基于节点嵌入和所有外部关联关系π下聚合邻居信息的嵌入得到该节点的风险模式嵌入节点嵌入其中，所述图神经网络共有L层； 拼接节点嵌入得到所有节点的违约风险模式嵌入矩阵PL； 从所有节点的违约风险模式嵌入矩阵PL中提取出所有企业节点的风险模式嵌入矩阵 对风险模式嵌入矩阵进行全局注意力计算，获取每一企业节点的企业嵌入矩阵 基于该目标企业的企业嵌入矩阵和风险模式嵌入矩阵得到该目标企业的隐式外部违约风险嵌入 融合内部违约风险嵌入、显式外部违约风险嵌入和隐式外部违约风险嵌入，并结合胶囊网络，获取该目标企业的违约预测结果。

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