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龙图腾网获悉贵州财经大学;贵州林创汇智科技咨询有限公司申请的专利一种项目成功率智能预测方法及装置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：CN121502693B 。

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：202610032249.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种项目成功率智能预测方法及装置是由林春婷;令狐怀江;冷前勇;蒋合领;孔嘉;孟秋晴设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种项目成功率智能预测方法及装置在说明书摘要公布了：一种项目成功率智能预测方法及装置，包括：获取多源数据，构建包含项目成功案例及其特征的结构化知识库；对结构化知识库中的项目数据，应用合并树表示技术和扩展的变换构建数据结构，实现特征提取和子结构搜索；基于项目特征集，从时间维度和空间维度进行多维特征分析；基于多维特征向量，构建具有群组公平性的项目‑平台分配模型；对分配模型，设计基于线性规划和网络流的多项式时间近似算法，求解最优分配方案；根据最优分配方案和历史项目成功数据，利用改进的折叠里德‑所罗门码技术进行特征编码，构建项目成功率预测模型；基于预测模型，对待评估项目进行成功率评估和扶持力度趋势预测。本发明提高了项目成功率预测的准确性和效率。

本发明授权一种项目成功率智能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种项目成功率智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取项目相关的多源数据，通过数据清洗与标准化处理、命名实体识别和关系抽取，构建包含项目成功案例及其特征的结构化知识库； 对所述结构化知识库中的JSONL格式项目数据，应用合并树表示技术保留单个项目身份的同时构建统一的树结构表示，并通过扩展的Burrows-Wheeler变换构建数据结构，结合路径分解、祖先计算和自适应树标识符收集技术，实现特征提取和子结构搜索，得到项目特征集，包括：对所述结构化知识库中的JSONL格式项目数据，应用JSON解析器将每个项目数据解析为独立的树结构，保留键值对的层次关系，为每个树节点分配唯一标识符，确保后续处理中能够追溯到原始项目，输出项目树结构集合；基于所述项目树结构集合，应用树合并算法将多个项目的树结构合并为统一的合并树表示，在合并过程中保留各个项目的独立身份信息，通过引入标识节点和路径前缀区分不同项目的相同路径，输出合并树表示；对所述合并树表示，应用扩展的Burrows-Wheeler变换算法，将树结构转换为包含节点标签数组、树拓扑结构数组和项目标识数组三部分的索引数据结构，支持快速的树导航和子路径查询，输出扩展Burrows-Wheeler变换索引结构；根据所述扩展Burrows-Wheeler变换索引结构，结合路径分解、祖先计算和自适应树标识符收集技术，实现对项目数据的高效子结构搜索，通过预定义的特征模式从项目数据中提取包括技术领域、创新点、团队规模、资金需求的关键特征，输出项目特征集；其中，所述祖先计算是确定两个节点之间祖先-后代关系的过程，所述自适应树标识符收集技术能够根据查询需求自动调整标识符的收集策略； 基于所述项目特征集，从时间维度分析项目发展核心动态，从空间维度分析项目企业的基本面特征，通过特征融合算法，生成多维特征向量； 基于所述多维特征向量，将项目划分为不同组别，构建具有群组公平性的项目-平台分配模型，通过凸成本函数对平台总体约束和群组特定约束进行建模，实现限制性支配和少数群体保护的软约束机制； 对所述项目-平台分配模型，设计基于线性规划和网络流的多项式时间近似算法，求解最优分配方案，其中所述最优分配方案包括每个项目的分配决策、方案的成本和效用评估、约束满足情况以及近似比保证； 根据所述最优分配方案和历史项目成功数据，利用改进的折叠里德-所罗门码技术进行特征编码，将高维特征空间映射到低维编码空间，通过确定性解码器和随机化解码器构建项目成功率预测模型； 基于所述项目成功率预测模型，对待评估项目进行成功率预测和扶持力度趋势预测，分别输出项目成功率预测结果和扶持力度趋势分析结果，形成可视化的预测报告；其中，所述项目成功率预测结果包括不同平台和条件下的成功概率、关键影响因素分析、预测不确定性估计和改进建议。

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