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摘要：本发明公开了一种风险感知的电网营销事件风险流式识别方法及系统。现有的方法存在跨领域有效性欠佳、难以应对概念漂移、依赖人工特征工程以及难以处理复杂数据流等缺点。本发明的电网营销事件风险流式识别方法，包括：可扩展营销事件编码、自适应增强域、初始化模型池、批处理异常检测、域重采样以及模型池适配与更新。本发明通过捕捉并序列化营销活动中的实时数据，并使用狄利克雷过程和费舍尔编码对数据进行分析；同时，以基于D‑Cox‑Time算法的多模态风险识别模型进行风险评估，实现动态的风险预测和异常检测。本发明增强了对电网营销事件的风险检测能力，提升跨领域有效性，自适应处理不断变化的数据流。

主权项：1.一种风险感知的电网营销事件风险流式识别方法，其特征在于，包括：1）可扩展营销事件编码：对电网营销事件数据预处理后，使用狄利克雷过程进行聚类，再通过费舍尔编码计算特征向量，适应数据的真实分布；2）自适应增强域：利用CLIP模型提取文本和图像特征，加权融合后通过主成分分析降维和特征选择，提高CLIP模型在电网营销事件风险上的识别能力；3）初始化模型池：使用源域和部分目标域数据，预训练语言表征模型和使用分层注意力机制提取特征，然后拼接生成向量E，训练风险分类器并冻结表示向量，再训练域分类器，构建共享架构的模型池；4）批处理异常检测：营销事件特征预处理，使用多模态风险识别模型进行风险预测，设定基于历史数据的风险得分阈值，并检测和标记超过风险得分阈值的异常事件；5）域重采样：从源域中随机选择对目标域预测重要的样本，并从目标域增强数据集中随机采样部分样本γ，组合成新的目标域增强数据集；6）模型池适配与更新：监控模型池可靠性，若有高可靠性模型则更新其参数，否则创建新模型并合并；持续通过概念驱动推理进行异常检测和自适应更新；用于营销事件风险检测的增强域自适应学习营销事件风险识别模型的输入为来自源域的营销事件数据集和目标域的增强营销事件数据集的一部分，从第一批数据流中构建增强域自适应学习营销事件风险识别模型，并初始化模型池；增强域自适应学习营销事件风险识别模型模型由两部分组成：自适应增强域编码模块和多模态风险识别模型；所述多模态风险识别模型，具体内容如下：多模态风险识别模型以D-Cox-Time算法作为基本组件，进行基于深度学习的生存分析模型，用于识别电网营销事件中的风险；D-Cox-Time算法在传统Cox比例风险模型基础上，引入深度学习方法，将原始数据通过神经网络进行非线性映射，然后再应用Cox比例风险模型的损失函数。

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