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龙图腾网获悉北京都有科技有限公司申请的专利一种风险检测方法、服务器、介质和设备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：CN121304325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511568451.X，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种风险检测方法、服务器、介质和设备是由王凤宝;张冬;杨少乐;丁乐;张宏设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风险检测方法、服务器、介质和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种风险检测方法、服务器、介质和设备。在该方法中，服务器首先获取用户的文本、消费时序、网络关系等多模态数据并进行时序对齐和特征提取，再基于多模态数据中的时序与内容关联构建行为逻辑连接关系图，逻辑连接关系图能直观呈现用户行为节点间的逻辑指向。然后，服务器以逻辑连接关系图为基础，识别与用户需求相关的行为链起始点作为候选原因，再结合预设贷款原因知识图谱对候选原因进行置信度评分，从而推断出用户需求的真实动因。最后，服务器将推断原因对应的风险特征与用户画像特征合并为增强特征向量，通过预设评估函数运算得到量化风险分数和风险等级。该方法实现了对用户风险更精准的检测，有效提升了风险检测的准确性。

本发明授权一种风险检测方法、服务器、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种风险检测方法，其特征在于，包括： 获取用户的多模态数据，并对所述多模态数据进行时序对齐和特征提取，所述多模态数据包括用户的文本数据、消费的时序数据、网络关系数据； 基于所述多模态数据中的时序与内容关联，构建反映用户行为节点间逻辑指向的行为逻辑连接关系图； 将本次贷款申请事件作为需求节点，并将所述需求节点作为图遍历的终点； 从所述需求节点出发，沿着所述行为逻辑连接关系图中的有向边的反方向进行深度优先遍历，得到导致本次贷款申请的所有前序行为路径，并基于所述所有前序行为路径和所述需求节点，得到从早期行为开始到所述本次贷款申请结束的行为链； 筛选出所述行为链中入度小于或等于预设阈值的节点，并计算每个所述节点的中心性得分，并确定所述中心性得分最低的节点为当前行为链的起始点，并将所有起始点确定为与所述用户需求相关的多个候选原因； 从结构化领域知识库和历史信贷数据中抽取三元组关系，所述三元组包括头行为事件实体、关系、贷款原因实体，所述历史信贷数据的抽取方式是从已标记原因的历史贷款申请文本及对应的行为序列中，识别行为事件与贷款原因的关联； 将所述贷款原因实体组织成有层级关系的贷款原因节点，并将所述行为事件实体按照行业或消费场景进行归类，形成标准化的行为事件节点，所述层级关系为父子原因的从属结构； 根据所述三元组关系，在所述贷款原因节点与所述行为事件节点之间建立有向边，并基于所述历史信贷数据，通过对所述贷款原因节点与所述行为事件节点的联合概率分布的量化，得到包括有向边权重的初始预设贷款原因知识图谱； 为所述初始预设贷款原因知识图谱中的每一个所述贷款原因节点，附加一个风险特征向量，得到最终的预设贷款原因知识图谱，所述风险特征向量是基于所述历史信贷数据的风险指标统计得到； 对每一个所述候选原因，从所述行为逻辑连接关系图中，提取出以所述候选原因作为起始点、以本次贷款申请事件为终点的完整行为链； 对每一条所述完整行为链，在所述预设贷款原因知识图谱中查找与所述完整行为链的起始点相对应的贷款原因节点，并获取与所述贷款原因节点关联的标准行为事件集合及对应的关系权重； 通过计算所述完整行为链与所述标准行为事件集合之间的路径结构相似度和节点内容相似度，并结合所述关系权重进行加权，得到每一个所述候选原因的置信度评分； 将置信度评分最高的候选原因作为所述用户需求的推断原因，所述预设贷款原因知识图谱包括各种贷款原因与行为事件之间的逻辑关系、权重及风险特征； 基于所述推断原因，从所述预设贷款原因知识图谱中提取对应的风险特征，并将所述风险特征与用户画像特征合并，得到增强特征向量； 根据预设评估函数，对所述增强特征向量进行运算，得到表示用户风险水平的量化风险分数和风险等级。

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