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龙图腾网获悉中保保险资产登记交易系统有限公司申请的专利一种基于强化学习的关联方识别用模型构建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：CN120410733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510574097.5，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法是由袁平海;彭久生;李卓奇;温瑾;李晓静设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及金融数据分析技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法，包括：构建异构企业关联关系图谱；基于方向中心表征参量确定关联方的探索策略；基于关联复杂度确定探索路径是否存在潜在关联方，以根据关联强度确定潜在关联方占比是否合格；基于路径连通表征值确定是否存在异常关联方，以根据差值绝对值确定异常关联方类型；将关联方识别过程中的关联方识别结果作为关联方识别数据，以建立关联方识别模型，基于识别准确率确定关联方识别模型的识别准确性是否合格，以根据比值确定调整获取周期时长；基于训练后的强化学习模型对待识别企业关联方进行识别，本发明提高了对关联方识别的准确性。

本发明授权一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的关联方识别用模型构建方法，其特征在于，包括： 获取若干企业的股权关系数据和任职关系数据，并构建异构企业关联关系图谱； 基于所述企业关联关系图谱的方向中心表征参量确定关联方的探索策略，其中，所述方向中心表征参量为出度中心性与权重0.5的乘积结果加上入度中心性与权重0.5的乘积结果； 基于相应探索策略的路径节点的关联复杂度确定探索路径是否存在潜在关联方，以根据存在潜在关联方的探索路径的关联强度确定潜在关联方占比是否合格，其中，所述关联复杂度为若干超边关系的和除以股权关系数量的结果乘以若干超边关系的和除以任职关系数量的结果，所述关联强度为存在潜在关联方的探索路径的若干超边关系的平均值； 基于不存在潜在关联方的所述异构企业关联关系图谱的路径连通表征值确定是否存在异常关联方，以根据路径连通表征值与预设路径连通表征值的差值绝对值确定异常关联方类型， 其中，在确定潜在关联方占比合格且存在异常关联方的条件下，基于所述路径连通表征值与预设路径连通表征值的差值绝对值小于或等于预设差值绝对值的比对结果确定异常关联方为结构断裂异常关联方，基于所述路径连通表征值与预设路径连通表征值的差值绝对值大于预设差值绝对值的比对结果确定异常关联方为闭环异常关联方，所述路径连通表征值为不存在潜在关联方的探索路径的超边关系的平均值与节点数量的比值； 将关联方识别过程中的关联方识别结果作为关联方识别数据，以建立关联方识别模型，基于所述关联方识别模型对实时获取的企业信息数据的识别准确率确定所述关联方识别模型的识别准确性是否合格，以根据识别准确率与预设识别准确率的比值确定调整股权关系数据和任职关系数据的获取周期时长； 将调整股权关系数据和任职关系数据的获取周期时长后的关联方识别结果作为优化关联方识别数据集合以训练强化学习模型，并基于训练后的强化学习模型对待识别企业关联方进行识别。

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