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龙图腾网获悉上海缔塔科技有限公司申请的专利图算法反恶意避债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：CN117056820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310189892.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权图算法反恶意避债识别方法是由丁磊;盛隆;陈振;杨鹞武;钟元元设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本图算法反恶意避债识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机领域。图算法反恶意避债识别方法，包括群体特征分析，群体特征分析包括如下步骤：步骤一、对逾期人员分类；步骤二、利用图算法对社区进行特征提取；步骤三、计算机利用特征进行分析，判断社区整体转化的倾向和概率。首先，本发明通过计算机对逾期人员进行分析，不受个人经验和情感的影响，相比于背景技术中人工判断的方法准确度更高。其次，本发明将逾期人员与社区进行了关联，并进行特征提取，用于给催收人员判断催收策略。

本发明授权图算法反恶意避债识别方法在权利要求书中公布了：1.图算法反恶意避债识别方法，包括群体特征分析，其特征在于，所述群体特征分析包括如下步骤： 步骤一、计算机根据逾期人员的相关信息对逾期人员进行分类，将能够通过相关信息进行关联的逾期人员划分到同一个社区中； 步骤二、计算机利用图算法对社区进行特征提取，提取出以下七个特征：特征1、社区内客户节点的邻居数量；特征2、所在社区成员个数；特征3、使用最短路径算法计算社区内每个客户节点与黑名单客户节点的最短距离，结果作为属性写入，用于后续邻居黑名单个数计算；特征4、使用PageRank计算社区网络中节点影响力；特征5、社区内每个客户节点的邻居黑名单用户个数；特征6、所在社区长短账期客群比例；特征7、客户所在社区的最大宽度； 步骤三、计算机利用特征1判断单个节点受环境影响的倾向和概率；利用特征2判断社区影响度；利用特征3、特征5计算反恶意避债联盟的风险系数；利用特征4找出社区内最有影响力的节点；利用特征6判断社区整体转化的倾向和概率； 还包括反恶意避债联盟标识，所述反恶意避债联盟标识包括如下步骤： 步骤1、采集反恶意避债联盟的相关信息，包括反恶意避债联盟的名称和成员列表，还包括与反恶意避债相关的监管投诉信息和法律诉讼信息； 步骤2、计算机将反恶意避债联盟的相关信息与逾期人员的相关信息进行匹配关联，将逾期人员与反恶意避债联盟的关系进行分级。

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