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龙图腾网获悉南京坤金网络科技有限公司申请的专利一种基于云计算的金融大数据分析处理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：CN121561976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610091587.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于云计算的金融大数据分析处理方法及系统是由张营华;狄丽花设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的金融大数据分析处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的金融大数据分析处理方法及系统。该方法包括：在内核网络设备驱动层部署数据包处理程序，建立网卡接收队列与容器的绑定关系表，将数据包绕过协议栈直接转发至容器并附加纳秒级时间戳；通过无服务器计算沙箱按需执行特征处理函数输出图谱构建数据；构建边权重由关系强度与时间衰减因子乘积确定的时态金融关联图谱并采用图神经网络进行邻域聚合；从风险源节点出发基于节点嵌入计算传导概率并通过符号规则匹配提供可追溯的分析依据；采用联合蒸馏损失函数训练轻量化模型；采用强化学习优化策略参数并反馈形成闭环迭代机制。

本发明授权一种基于云计算的金融大数据分析处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的金融大数据分析处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，低延迟数据采集：在云计算节点的内核中部署数据包处理程序，所述数据包处理程序运行于内核态并挂载在网络设备驱动层，通过所述数据包处理程序建立网卡接收队列与容器虚拟处理器核心之间的绑定关系表；当金融业务数据包到达网卡时，根据数据包所属的接收队列标识查询所述绑定关系表，将数据包直接转发至对应容器的处理空间，绕过内核网络协议栈的路由查找、防火墙规则匹配和套接字缓冲区拷贝流程，同时读取网卡硬件时钟为数据包附加纳秒级时间戳，输出携带所述时间戳的金融业务数据流； 步骤二，按需特征处理：在云端维护特征处理函数描述符注册表；当分析请求到达时，根据目标实体标识和分析场景参数从所述注册表中匹配特征处理函数，在无服务器计算沙箱中执行所述特征处理函数，对步骤一输出的数据流进行实体属性提取、业务关联关系识别和时序统计特征计算，输出包含节点属性集合和边属性集合的图谱构建数据； 步骤三，时态关联图谱编码：根据步骤二输出的图谱构建数据生成时态金融关联图谱，所述时态金融关联图谱以金融实体作为节点，以所述业务关联关系作为边，每条边的权重由关系强度与时间衰减因子的乘积确定，所述时间衰减因子随关系发生时间与当前时间的间隔增大而减小；采用图神经网络对所述时态金融关联图谱进行多层邻域聚合，输出各节点的嵌入表示； 步骤四，风险传导预测分析：基于步骤三输出的节点嵌入表示计算风险在节点间的传导概率，将已识别存在风险事件的节点作为风险源节点，从所述风险源节点出发对传导概率超过设定阈值的邻居节点进行迭代扩展形成传导路径集合；在云端维护符号规则库，将候选传导路径与所述符号规则库进行匹配，对满足先决条件规则的路径提升传导概率，对满足排除条件规则的路径降低传导概率，输出包含节点风险评分、传导路径及规则命中记录的风险分析结果； 步骤五，轻量化模型生成：将步骤三中的图神经网络和步骤四中执行传导概率计算的神经网络作为教师模型，采用联合蒸馏损失函数训练学生模型，所述联合蒸馏损失函数包含嵌入对齐损失、概率对齐损失和规则一致损失，获得轻量化模型； 步骤六，部署运行与策略迭代：将所述轻量化模型部署至步骤一中的容器运行环境中执行实时风险传导分析；采用强化学习方法根据预警准确率、漏报率和处理时延优化分析策略参数，将优化后的参数反馈至步骤三和步骤四，形成闭环策略迭代机制。

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