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龙图腾网恭喜北京数洋智慧科技有限公司申请的专利一种基于典型业务场景下的大数据聚合分析方法和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：CN119415893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510012667.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于典型业务场景下的大数据聚合分析方法和系统是由朱瑾鹏;任东英;王永祥;吴棣;彭博设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于典型业务场景下的大数据聚合分析方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于典型业务场景下的大数据聚合分析方法和系统。其中，接收来自多个异构数据源的多维度业务数据流；利用所述多维度业务数据流，结合时间序列分析和因果推断技术，对数据的时间特性和因果关系进行深入挖掘处理，得到跨域数据关联网络；基于所述跨域数据关联网络，采用图神经网络算法对网络中的节点和边的特征进行深度学习处理，得到关键数据节点及其组合模式；根据所述关键数据节点及其组合模式，通过Q‑learning算法动态调整关键数据节点的选择策略，得到优化后的数据聚合分析模型；基于所述优化后的数据聚合分析模型，对业务数据进行综合分析处理，生成综合业务洞察报告。本申请提供的技术方案能够显著提升大数据聚合分析的效率和准确性。

本发明授权一种基于典型业务场景下的大数据聚合分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于典型业务场景下的大数据聚合分析方法，其特征在于，包括：接收来自多个异构数据源的多维度业务数据流，所述多维度业务数据流包括电力设备状态数据、用户用电数据、气象数据；利用所述多维度业务数据流，结合时间序列分析和因果推断技术，对数据的时间特性和因果关系进行深入挖掘处理，得到跨域数据关联网络，所述跨域数据关联网络是指将所述电力设备状态数据、所述用户用电数据、所述气象数据关联起来，形成包含节点和边的网络；基于所述跨域数据关联网络，采用图神经网络算法对网络中的节点和边的特征进行深度学习处理，通过多层非线性变换得到每个节点的深层次特征表示，引入注意力机制突出重要节点的影响，得到关键数据节点及其组合模式；所述引入注意力机制突出重要节点的影响过程包括：利用每个节点的深层次特征表示，结合自注意力机制，对每个节点与其邻居节点之间的关系强度进行评估，通过计算节点间特征的相似度得分来动态调整注意力权重，得到注意力权重；其中，生成注意力权重的过程包括：为了更准确地反映节点间的关系强度，将节点间的特征相似度得分、关系类型权重和距离的因素综合考虑，经过非线性调整和归一化处理，生成每个节点对其邻居节点的注意力权重: ；其中：表示节点与其邻居节点之间的特征相似度得分；表示节点与其邻居节点之间的特征相似度得分;表示节点与节点之间的距离；表示节点与之间的距离；表示节点与节点之间的关系类型权重；和是调整因子，用于控制关系类型权重和距离对相似度得分的影响程度；和是非线性调整因子，用于引入非线性项，增强模型的灵活性；是一个阈值，用于控制非线性项的激活条件；表示节点的所有邻居节点的集合；是自然指数函数，用于将调整后的相似度得分转换为正值，以便于归一化处理；是一个非线性项，用于平衡相似度得分的影响；根据所述关键数据节点及其组合模式，利用强化学习机制对数据聚合分析过程进行优化处理，通过Q-learning算法动态调整关键数据节点的选择策略，得到优化后的数据聚合分析模型；基于所述优化后的数据聚合分析模型，对业务数据进行综合分析处理，生成综合业务洞察报告。

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