拓尔思信息技术股份有限公司孙辛博获国家专利权
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龙图腾网获悉拓尔思信息技术股份有限公司申请的专利一种基于热点聚类算法和产业大模型智能体的产业风险识别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：CN120218612B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510294547.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于热点聚类算法和产业大模型智能体的产业风险识别方法是由孙辛博;李银松;王洪俊;李渝勤设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于热点聚类算法和产业大模型智能体的产业风险识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于产业风险识别技术领域，提出了一种基于热点聚类算法和产业大模型智能体的产业风险识别方法，将聚类算法和大模型结合，发现海量数据下的有用信息，准确识别产业风险。首先，通过热点聚类算法，通过位置加权平均池化和偏置张量的对比微调方法实现文本语义的向量化，通过连通图聚类和分裂优化从海量产业文本数据中找到热点话题。其次，基于大模型的语义理解能力，构建产业大模型智能体，通过产业大模型智能体对热点话题进行判断，包括情感分析和产业判断，从而筛选出涉及产业风险的热点话题。第三，应用大模型的归纳总结能力，根据总结出的产业风险热点话题归纳出产业发展建议。
本发明授权一种基于热点聚类算法和产业大模型智能体的产业风险识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热点聚类算法和产业大模型智能体的产业风险识别方法，其特征在于，S1，构建产业数据集：通过产业数据库和抓取线上数据构建产业数据集；所述产业数据集包括指定产业特征且包含负面观点的数据； S2，热点聚类；对S1所述产业数据集进行语义向量化处理，并执行相似度计算得到语义相关关系，进一步构建连通图得到聚类结果，通过分裂子图优化聚类结果；基于连通图中类的成员数量将所述聚类结果中类簇进行倒序排序，得到产业热点文本； S3，产业风险热点筛选：微调大模型、配置产业知识库及大模型工具组件，得到产业大模型智能体；在所述产业大模型智能体中输入热点聚类得到所述产业热点文本，运行产业大模型智能体依次进行情感分析和行业相关判断，筛选得到产业风险相关的热点话题； S4，产业建议生成：汇总产业风险热点话题，构建提示词，调用大模型生成针对产业风险热点的产业建议并输出。
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