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龙图腾网获悉广东道一信息技术股份有限公司申请的专利一种基于AI的低代码辅助决策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：CN120523503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511028890.1，技术领域涉及：G06F8/70；该发明授权一种基于AI的低代码辅助决策方法及系统是由欧湛文;裴彩洁;周进航设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的低代码辅助决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于AI的低代码辅助决策方法及系统，方法包括：采集用户在低代码平台的事件流，构建事件向量序列和行为组件映射表；获取低代码配置图，以构建行为‑结构融合图，生成组件复杂度评分表并确定高复杂度组件集；根据所述组件复杂度评分表和高复杂度组件集，构建局部因果子图并生成路径语义嵌套矩阵，并生成高风险因果路径集合并赋予路径级风险评分，并生成子图边评分矩阵；以最小化路径内部的一致性损失为目标函数，确定优化建议草案集合和建议定位节点集合；将所述优化建议草案集合和建议定位节点集合映射至所述低代码配置图进行可视化标注，通过结构约束校验后自动执行配置修改，记录变更日志支持回滚与版本追溯。

本发明授权一种基于AI的低代码辅助决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的低代码辅助决策方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集用户在低代码平台的事件流，包括：操作行为序列、上下文状态快照和系统运行资源状态，构建事件向量序列和行为组件映射表，并将所述事件向量序列输入Transformer编码器，并进行平均池化以生成行为语义向量集； S2、获取低代码配置图，以构建行为-结构融合图，结合行为聚合和图结构耦合计算每个组件的复杂度评分，生成组件复杂度评分表并确定高复杂度组件集； S3、根据所述组件复杂度评分表和高复杂度组件集，结合所述行为语义向量集和行为组件映射表在所述低代码配置图中构建局部因果子图并生成路径语义嵌套矩阵，并在所述局部因果子图执行深度限制为的DFS遍历，以生成高风险因果路径集合并赋予路径级风险评分，并生成子图边评分矩阵； S4、以最小化路径内部的一致性损失为目标函数，针对所述高风险因果路径集合，结合所述行为语义向量集，确定优化建议草案集合和建议定位节点集合； S5、将所述优化建议草案集合和建议定位节点集合映射至所述低代码配置图进行可视化标注，通过结构约束校验后自动执行配置修改，记录变更日志支持回滚与版本追溯； 其中，所述S2，具体包括： S201、获取低代码配置图，其中所述表示页面中所有组件节点，表示依赖边，由平台渲染逻辑实时生成； S202、根据所述低代码配置图构建行为-结构融合图，其中节点包含低代码配置图中的组件节点以及每个行为语义向量作为虚拟行为节点，边包括：低代码配置图的组件依赖边；从每个行为语义向量的节点指向其对应组件的边；操作频次边； S203、根据所述行为语义向量，结合行为聚合和图结构耦合，计算每个组件的复杂度评分，表示为： ； 其中，i表示第i个组件；表示所有指向该组件的行为语义向量求和，衡量该组件的行为活跃度；是组件在低代码配置图中的PageRank值，衡量其结构中心性；是组件在历史日志中被修改的次数；是规则冲突惩罚项，当组件绑定的验证规则出现逻辑冲突时，该项为1，否则为0；分别为权重系数，实测设置为0.3,0.3,0.2,0.2，调优过程基于实际表单设计复杂度反馈优化得出； S204、对所有组件执行复杂度评分计算并排序，选取复杂度评分最高的前个组件作为高复杂度候选集，并生成组件复杂度评分表。

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