江西財經(jīng)大學(xué)張愽銘獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉江西財經(jīng)大學(xué)申請的專利基于大數(shù)據(jù)的識別預(yù)警與法律提示方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120125322B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510607418.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06Q30/0601;該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的識別預(yù)警與法律提示方法是由張愽銘;陳凌;黃水清;葛奕晨;吳鍇;張雅婷;多佳怡設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-05-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本基于大數(shù)據(jù)的識別預(yù)警與法律提示方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)的識別預(yù)警與法律提示方法,包括實時采集用戶多維行為數(shù)據(jù),含身份特征、歷史交易價格、實時環(huán)境變量;對數(shù)據(jù)執(zhí)行時空關(guān)聯(lián)處理,生成時空對齊的特征張量;基于用戶價格敏感度分級,對特征張量差異化加權(quán)融合,生成分類特征矩陣;計算動態(tài)偏離指數(shù)并生成價格合理性綜合評分,低評分觸發(fā)預(yù)警;輸入法律條款匹配引擎生成預(yù)警報告;按預(yù)警等級執(zhí)行多層次干預(yù)策略。本發(fā)明能夠幫助用戶識別潛在的價格差異,同時為相關(guān)平臺提供技術(shù)支持,使更精準地發(fā)現(xiàn)和處理價格異常行為。
本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的識別預(yù)警與法律提示方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于大數(shù)據(jù)的識別預(yù)警與法律提示方法,其特征在于,包括以下步驟: S1、實時采集用戶多維行為數(shù)據(jù),包括用戶身份特征數(shù)據(jù)、歷史交易價格序列、實時環(huán)境變量數(shù)據(jù),其中用戶身份特征數(shù)據(jù)至少包含設(shè)備指紋特征、會員等級標簽、消費能力評估值,所述消費能力評估值通過用戶歷史訂單金額與消費頻次加權(quán)計算獲得; S2、對所述多維行為數(shù)據(jù)執(zhí)行時空關(guān)聯(lián)處理,通過異常交易時間點檢測與跨平臺用戶身份映射,生成時空對齊的特征張量,其中跨平臺用戶身份映射基于設(shè)備指紋相似度與消費行為一致性雙重驗證; S3、基于用戶價格敏感度分級結(jié)果,對所述特征張量執(zhí)行差異化加權(quán)融合,生成用戶群體分類特征矩陣,其中高價格敏感度用戶群體的歷史交易價格波動閾值縮小20%-30%;其中,差異化加權(quán)融合包括: S31、計算用戶價格敏感度指數(shù),通過分析用戶歷史訂單中的價格對比響應(yīng)時間、優(yōu)惠券使用效率、替代商品選擇傾向三個維度進行綜合評估; S32、構(gòu)建用戶群體分類模型,將價格敏感度指數(shù)前10%的用戶劃分為高敏感群體,中間30%為中等敏感群體,剩余為低敏感群體,不同群體設(shè)置差異化的價格波動容忍系數(shù); S33、對特征張量執(zhí)行群體加權(quán)池化處理,提升高敏感群體的特征通道權(quán)重,生成具有群體區(qū)分度的分類特征矩陣; S4、計算實時交易價格相對于用戶歷史基準價格的動態(tài)偏離指數(shù),并融合實時供需指數(shù)與促銷強度參數(shù)生成價格合理性綜合評分,當(dāng)評分低于預(yù)設(shè)風(fēng)險等級時觸發(fā)預(yù)警機制; S5、將預(yù)警場景特征向量輸入法律條款匹配引擎,生成包含反價格歧視法條依據(jù)與處罰條款的預(yù)警報告,所述法律條款匹配引擎通過法律條文語義解析與場景特征向量相似度計算實現(xiàn); S6、根據(jù)預(yù)警報告等級執(zhí)行多層次干預(yù)策略,包括向用戶終端推送實時價格對比信息、向企業(yè)風(fēng)控系統(tǒng)發(fā)送接口限流指令、向監(jiān)管平臺提交風(fēng)險備案數(shù)據(jù)包。
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