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龙图腾网获悉四川创力科技有限责任公司申请的专利一种基于供应链金融的用户大数据处理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：CN120450872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510937290.0，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权一种基于供应链金融的用户大数据处理方法是由杨帆;郝华;李智龙;颜海涛设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于供应链金融的用户大数据处理方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于供应链金融的用户大数据处理方法，包括：先收集用户交互数据，提取短期时序与长期行为特征构建交互数据网，选风险相关特征初始化权重并训练调整；再依据交易时间间隔算出用户偏好衰减系数，对行为特征分段，识别各阶段行为与偏好变化，评估风险影响并调整权重；随后基于数据网构建交互数据操作链，调整用户不同阶段行为变化率；最后依据历史风险特征构建风险传导规律与编组，确定关键行为变化率；通过多维度特征分析及行为变化率计算，精准刻画用户动态，挖掘潜在风险关联，结合历史数据构建评估模型，可及时捕捉风险信号，提升风险识别准确性与及时性，助力平台风险管理。

本发明授权一种基于供应链金融的用户大数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于供应链金融的用户大数据处理方法，其特征在于，包括： S1，收集用户在供应链金融平台上的所有交互数据，提取用户的短期时序特征和长期行为特征形成交互数据网； S2，从交互数据关系网中选择与用户风险相关的特征初始化风险权重，对历史特征进行训练模型，学习并调整不同特征对用户风险的影响权重； S3，依据交易时间与当前时间间隔的交互数据网，计算用户偏好随时间变化的衰减系数并进行行为特征分段； S4，识别用户在每个阶段的行为特征和偏好变化，评估用户在不同阶段行为特征存在的风险影响并调整风险权重； S5，基于交互数据网构建交互数据操作链，调整用户在不同阶段的行为变化率； S6，根据历史风险特征构建风险传导规律和编组，确定风险数据前关键行为变化率； 所述S3包括，从供应链金融平台的数据库中获取用户的所有交易记录，包括每笔交易的时间戳，以当前时间为基准，计算每笔交易与当前时间的间隔；对于每笔交易，根据其时间间隔和选定的衰减函数，计算该笔交易对应的衰减系数，其中是衰减因子；根据衰减系数的大小，设定分段阈值；从每个阶段的行为特征数据中，提取关键的行为指标，使用K-均值聚类对每个阶段的交易数据进行聚类，将行为特征作为聚类的输入变量，将相似的交易行为归为一类，找出交易行为之间的关联关系； 所述S4包括，对比不同阶段的行为特征，分析用户偏好的变化；收集历史风险数据并将每个阶段的行为特征与历史风险数据进行关联，分析不同行为特征与风险事件之间的相关性；根据行为特征与风险事件的相关性，计算每个行为特征的风险概率，根据风险概率调整初始化风险权重；在交互数据网中将收集到的交互数据按照操作时间进行升序排序，形成初步的操作序列；将排序并关联操作对象后的操作序列整合成完整的交互数据操作链分析交互数据操作链同类型交互数据操作链在不同时间阶段的行为变化率，根据行为变化率Rc的大小和正负，制定调整策略；Rc计算公式为：，其中，是前一阶段的行为特征，是后一阶段的特征，是前一阶段的行为特征调整后的风险权重，是后一阶段的行为特征调整后的风险权重； 所述确定风险数据前关键行为变化率具体包括：从供应链金融平台的历史数据库中收集各类交互数据操作链的风险事件记录和相关交易记录数据；对收集到的数据提取每类交互数据操作链对应的每种风险类型的特征指标；分析每类交互数据操作链和风险类型之间的关联关系，找出存在风险传导关系的组合，将存在风险传导关系的交互数据操作链和风险类型放在同一个编组内；筛选出超过阈值的交互数据操作链类型与风险类型组合，针对每个编组，收集交互数据操作链过程中在风险发生前的历史交互数据特征，确定每个历史交互数据特征的行为变化率，根据历史交互数据特征前的行为变化率建立风险评估模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川创力科技有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区益州大道北段555号1栋3单元21层2101、2102、2103号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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