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龙图腾网获悉度金针(北京)信息科技有限公司申请的专利基于多源数据融合的企业数字化运营实时数据分析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：CN120430560B 。

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：202510515884.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多源数据融合的企业数字化运营实时数据分析方法是由艾绪庆;杨鹏举;周岩;吴丹丹;周朝勇设计研发完成，并于2025-04-23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数字化运营实时数据分析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数字化运营实时数据分析方法，涉及数据处理的技术领域，解决了首先，难以分析预测企业综合效益指数；其次，难以将知识图谱嵌入向量空间，构建动态图神经网络；接着，难以分析设备异常偏移量、供应链异常偏移量和客户活跃度，构建风险矩阵并识别综合效益指数下降传播路径；难以依据风险矩阵的分析结果动态分配业务环节资源；最后，难以可视化展示数据分析结果的技术问题。本发明通过采集和预处理企业多源数据，构建三维向量空间和动态图神经网络，结合多种技术分析预测企业效益与风险，动态分配业务环节的资源，并可视化展示数据分析结果。

本发明授权基于多源数据融合的企业数字化运营实时数据分析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数字化运营实时数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时采集企业运营期间的运营多源数据，构建运营多源数据集，并进行预处理； S2：根据预处理后的运营多源数据集进行特征提取并构建三维向量空间； S3：利用三维向量空间和ApacheFlink，结合时间序列预测模型，分析预测企业综合效益指数；根据预测结果分析评估企业未来运营的趋势和潜在风险；将知识图谱嵌入三维向量空间，构建动态图神经网络； S4：分析设备异常偏移量、供应链异常偏移量和客户活跃度，构建风险矩阵并识别综合效益指数下降传播路径；利用风险传导矩阵的分析结果，动态分配业务环节资源； S5：利用仪表盘可视化展示企业未来运营的趋势、综合效益指数、综合效益指数下降传播路径； 所述步骤S3中利用三维向量空间和ApacheFlink，结合时间序列预测模型，分析预测企业综合效益指数，包括以下步骤： 通过ApacheFlink的流处理能力，将三维向量空间中的向量变化进行可视化；根据向量在三维向量空间中的位置和变化趋势，实时评估企业运营的实时成本效益状况； 计算综合效益指数公式：得到企业的综合效益指数Q；其中，为当前状态向量模长，当前状态向量表示在三维向量空间中的位置；表示当前状态向量的向量分部的信息熵；f表示当前状态特征向量；表示企业在时间t的收益；为企业在时间t的成本；、和分别表示权重系数，分别为0.4、0.3和0.3； 使用长短期记忆网络模型预测未来综合效益指数，将历史运营多源数据集输入到长短期记忆网络LSTM模型中训练；在训练过程中，按照时间顺序输入到LSTM模型中，学习不同时间点上的数据特征和变化规律，建立从过去到现在再到未来的映射关系； 将训练完成的LSTM模型部署到ApacheFlink环境中，实时对新流入的运营多源数据进行预测；当实时运营多源数据进入Flink流处理管道后，根据当前的输入数据和综合效益指数公式，输出预测结果为未来的综合效益指数； 所述步骤S3中将知识图谱嵌入三维向量空间，构建动态图神经网络，包括以下步骤： 将知识图谱嵌入到三维向量空间中，在知识图谱中，节点代表实体包括：设备、客户、员工，边代表实体之间的关系包括：设备和客户之间的关系、设备和员工之间的关系、客户和员工之间的关系； 使用‌TransE模型‌将实体嵌入三维向量空间；引入时间属性，将时间作为图谱中的一个维度，将时间戳转换为正弦或余弦周期向量，与三维空间向量拼接后，通过全连接层降维至三维，形成时空联合嵌入，得到包含时空信息的节点表示；‌采用‌EvolveGCN模型‌，通过LSTM演化图卷积网络参数，捕捉图结构的动态变化； 结合ApacheFlink流处理框架，每5分钟同步一次图结构增量数据‌；利用Flink的流处理能力，将新数据更新到知识图谱中，并通过EvolveGCN模型实时更新动态图神经网络的参数。

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