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龙图腾网获悉南京龙垣信息科技有限公司;上海龙垣科技有限公司申请的专利基于深度学习的实时信用评分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：CN120689129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510772902.5，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于深度学习的实时信用评分系统是由赵胜;丁卓设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的实时信用评分系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信用评分技术领域，具体涉及一种基于深度学习的实时信用评分系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、深度学习模型模块和实时评分模块，数据预处理模块与数据收集模块连接，深度学习模型模块与数据预处理模块连接，实时评分模块与深度学习模型模块连接；通过引入先进的深度学习算法，处理来自多个异构数据源的实时数据，如用户的财务交易记录、社交媒体行为、线上消费习惯等，从而生成一个全面、动态、实时更新的信用评分。该系统在算法的灵活性、数据处理的广泛性以及风险预测的实时性方面进行了多项创新，为金融机构提供了一种更为全面和高效的信用风险评估工具。

本发明授权基于深度学习的实时信用评分系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的实时信用评分系统，其特征在于， 包括数据收集模块、数据预处理模块、深度学习模型模块和实时评分模块，所述数据预处理模块与所述数据收集模块连接，所述深度学习模型模块与所述数据预处理模块连接，所述实时评分模块与所述深度学习模型模块连接； 所述数据收集模块，用于采用流处理技术实时收集用户的多维度数据，并通过分布式数据库将数据存储到数据仓库中； 所述数据预处理模块，用于对收集的数据进行数据清洗和归一化，并采用自动特征生成技术，基于收集的数据自动生成更高层次的特征，特征经过进一步的降维处理后，作为深度学习模型的输入； 所述深度学习模型模块，用于采用深度学习技术处理预处理后的数据，并生成精准的信用评分，其中，所述深度学习模型模块包括混合深度神经网络架构，所述混合深度神经网络架构，用于集成卷积神经网络、长短期记忆网络、图神经网络、以及基于自注意力机制的Transformer模型的深度学习技术，形成一个模型体系，其中，采用分层注意力机制，通过以下方式集成不同网络： 卷积神经网络用于提取用户行为数据的局部模式特征； 长短期记忆网络用于捕捉用户行为的长期依赖关系； 图神经网络用于建模用户社交关系网络； Transformer模型用于全局特征交互和注意力分配； 通过多模态特征融合层，将不同网络的输出进行自适应加权融合； 所述实时评分模块，用于将所述深度学习模型模块的输出转化为可操作的信用评分，并实时响应用户的行为变化。

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南京龙垣信息科技有限公司;上海龙垣科技有限公司，其通讯地址为：210012 江苏省南京市雨花台区安德门大街23号金地威新雨花创新中心2-1；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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