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龙图腾网获悉山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心);山东省征信有限公司申请的专利基于时空图卷积网络的多源数据交易风险预测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：CN119887393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411680153.5，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权基于时空图卷积网络的多源数据交易风险预测方法及系统是由冯永玉;高洁;徐伟;王继瑞;史辉;高瑜;王燕;张仁田;盛兴亚;姬广龙设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图卷积网络的多源数据交易风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于时空图卷积网络的多源数据交易风险预测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法通过收集多源异构的交易数据，并进行预处理，得到多源交易数据，提取关键特征形成初步特征集，得到多视角数据融合特征；采用时空图卷积网络捕捉交易数据中的时空特征，将训练好的风险预测模型部署到交易系统中，输入接收实时交易数据，预测交易的风险等级，并将实际的风险事件与模型预测结果进行对比分析，识别误差和偏差，更新优化风险预测模型。通过实时分析不动产市场数据和交易数据，对潜在的不动产交易风险进行准确预测，从而帮助投资者和管理者制定合理的风险管理策略。

本发明授权基于时空图卷积网络的多源数据交易风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图卷积网络的多源数据交易风险预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 收集多源异构的交易数据，并进行预处理，得到多源交易数据； 从多源交易数据中提取交易时间、交易金额、交易记录以及地理位置的关键特征，形成初步特征集； 使用多模态学习对多源交易数据的初步特征集进行深度特征融合，并动态调整各关键特征在特征融合过程中的权重，得到多视角数据融合特征； 采用时空图卷积网络捕捉交易数据中的时空特征，构建交易之间的空间关系图，提取交易行为的空间依赖性，对每个交易节点进行时序分析，识别出交易行为的时序模式； 将多视角数据融合特征和时空特征输入到深度学习模型中进行训练，得到风险预测模型，模型输出交易的风险预测值； 将训练好的风险预测模型部署到交易系统中，输入接收实时交易数据，预测交易的风险等级，并将实际的风险事件与模型预测结果进行对比分析，识别误差和偏差，更新优化风险预测模型； 其中，采用时空图卷积网络捕捉交易数据中的时空特征时，还包括构建交易行为的时空图，使用时空图卷积网络提取时空特征；其中，构建时空图包括以下步骤： 根据多模态向量中提取的时间特征、金额特征和频率特征，确定时空图的节点，其中，交易记录映射为时空图中的节点； 交易记录之间时间顺序和金额相似性的关系被映射为时空图中的边； 时空图由节点集合和边集合组成。

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山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心);山东省征信有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区舜耕路48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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