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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化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：CN120744145B 。

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：202511270675.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法是由唐科伟;陈声鸿;邱鹏飞设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及金融知识图谱技术领域，具体为一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，包括获取投资组合的内部量化数据和外部非结构化文本数据；利用大语言模型处理量化数据和文本数据，构建动态金融知识图谱，利用文本数据中提取的因果事件实时更新动态知识图谱中实体间的风险传导权重；接收用户输入的风险冲击假设，基于动态金融知识图谱和风险冲击假设，进行前瞻性模拟，生成多条合成风险数据路径；基于多条合成风险数据路径生成可视化结果；响应用户在可视化结果上对特定模拟结果的选择，执行反事实分析，生成包含贡献度的归因报告，实现了交互式风险模拟与可视化结果的自动归因分析。

本发明授权一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的数据结构自适应可视化方法，其特征在于，包括： 获取投资组合的内部量化数据和外部非结构化文本数据；利用大语言模型处理所述外部非结构化文本数据，提取结构化因果事件； 利用内部量化数据与所述结构化因果事件构建动态金融知识图谱，并利用所述结构化因果事件实时更新动态金融知识图谱中实体间的风险传导权重； 接收用户输入的风险冲击假设，基于所述动态金融知识图谱和所述风险冲击假设，进行前瞻性模拟，生成代表多种未来可能性的多条合成风险数据路径；基于所述多条合成风险数据路径生成可视化结果，所述可视化结果绑定可追溯性链接；响应用户在所述可视化结果上的对特定模拟结果的选择，执行路径敏感性分析识别出一组驱动因子；所述生成可视化结果的步骤，包括：为所述多条合成风险数据路径中的每一条路径和统计衍生元素，建立指向所述动态金融知识图谱中对应驱动因子的可追溯性链接；在所述可视化结果上，将所述可追溯性链接与对应的可视化元素进行绑定，用户通过与可视化元素交互，触发针对驱动因子的反事实分析；所述建立指向所述动态金融知识图谱中对应驱动因子的可追溯性链接的过程包括：针对所述合成风险数据路径中的指定路径，执行路径敏感性分析获得各驱动因子的量化影响分数，计算所有驱动因子量化影响分数绝对值的总和，并按降序对各驱动因子进行排序，选取自顶部起，量化影响分数绝对值累积和达到总和的预设百分比的驱动因子作为主要驱动风险因子； 基于分析结果，生成包含已排序驱动因子标识和量化影响分数的数据结构，作为所述可追溯性链接； 执行反事实分析的步骤，包括：对主要驱动风险因子，通过在所述动态金融知识图谱中暂时抑制其风险传导权重来执行修正模拟；将所述特定模拟结果与修正模拟结果进行比较，计算出主要驱动风险因子的量化贡献度，并生成归因报告。

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