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龙图腾网恭喜金祺创(北京)技术有限公司申请的专利基于贝叶斯因果推理的网络数据资产归属识别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：CN119496645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411610797.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于贝叶斯因果推理的网络数据资产归属识别方法及系统是由张玉祺;程丽;鲁星星;齐文宇;明有为设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯因果推理的网络数据资产归属识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于贝叶斯因果推理的网络数据资产归属识别方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取网络数据资产数据集；利用启发式规则，优先选取显著性高且置信度高的资产特征作为贝叶斯网络的初步节点；根据初步节点，构建无向的初步贝叶斯网络；将剩余的资产特征作为新节点添加到无向的初步贝叶斯网络，形成无向的中间贝叶斯网络；基于潜在因果结构中两个父节点组成的节点对的点对点条件因果性，确定无向边的方向，将无向的中间贝叶斯网络转换为有向的最终贝叶斯网络；获取待识别网络数据资产；基于贝叶斯定理，对每个类别标签计算其在给定特征组合下的后验概率；以后验概率最大的类别作为待识别网络数据资产的最终类别，并输出。

本发明授权基于贝叶斯因果推理的网络数据资产归属识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯因果推理的网络数据资产归属识别方法，其特征在于，包括：S1：获取网络数据资产数据集；S2：提取所述网络数据资产的多个资产特征；S3：利用启发式规则，优先选取显著性高且置信度高的资产特征作为贝叶斯网络的初步节点；S4：根据所述初步节点，基于最大化对数似然增量的选择原则，构建无向的初步贝叶斯网络；S5：将剩余的资产特征作为新节点逐个添加到无向的初步贝叶斯网络；S6：利用卡方检验，根据新节点与现有节点的因果关系，确定新节点在网络中的位置，形成无向的中间贝叶斯网络；S7：从无向的中间贝叶斯网络中，提取包含两个父节点以及一个共有子节点的潜在因果结构；S8：基于所述潜在因果结构中两个父节点组成的节点对的点对点条件因果性，确定无向边的方向，将无向的中间贝叶斯网络转换为有向的最终贝叶斯网络；S9：获取待识别网络数据资产；S10：提取所述待识别网络数据资产的多个资产特征；S11：使用链式规则，根据所述最终贝叶斯网络的拓扑结构，计算在资产特征组合下的联合概率；S12：基于贝叶斯定理，对每个类别标签计算其在给定特征组合下的后验概率；S13：以后验概率最大的类别作为所述待识别网络数据资产的最终类别，并输出。

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