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龙图腾网获悉浙江玖沐控股集团有限公司申请的专利基于机器学习的不良资产外呼智能排序方法、系统及设备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：CN119172476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411273215.0，技术领域涉及：H04M3/523；该发明授权基于机器学习的不良资产外呼智能排序方法、系统及设备是由李光泽;鲍家兴;张梦辉设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的不良资产外呼智能排序方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器学习的不良资产外呼智能排序方法、系统及设备，所述方法包括：对包含不良资产外呼记录的数据集进行数据清洗和数据标准化，对提取的信息进行特征选择，并通过特征组合创建复合特征；利用复合特征对一类或多类模型进行训练，并基于Stacking集成方法进行模型融合，以得到融合概率预测；基于融合概率预测构建综合排序指标；根据综合排序指标对外呼客户进行分批排序，并基于外呼反馈效果更新综合排序指标中的权重系数；基于外呼反馈数据动态调整训练样本的权重，以通过增量学习的方式对模型进行更新。通过本申请的方案，能够提高排序的准确性和效率。

本发明授权基于机器学习的不良资产外呼智能排序方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的不良资产外呼智能排序方法，其特征在于，包括： 对包含不良资产外呼记录的数据集进行数据清洗和数据标准化，以提取包括时间特征、金额特征、行为特征、外呼特征和或信用特征的信息； 对提取的信息进行特征选择，并通过特征组合创建复合特征，包括： 计算特征间的相关系数矩阵，以去除高度相关的特征； 计算特征间的方差，以去除方差低于方差阈值的特征； 使用随机森林模型对特征重要性进行排序，以选择目标数量的特征； 对数值型特征进行多项式组合和或对类别型特征进行交叉组合，以构建复合特征； 其中，获取所述特征重要性的方法包括： ， 其中，表示特征的重要性，表示决策树中的节点，表示节点上的子节点，表示对所有在特征上进行分裂的节点进行求和，表示节点中的样本数，表示总样本数，表示节点的熵，表示节点上子节点的熵，表示左子节点和右子节点，表示节点上子节点中的样本数； 利用复合特征对一类或多类模型进行训练，并基于Stacking集成方法进行模型融合，以得到融合概率预测；其中所述模型包括逻辑回归、随机森林、梯度提升决策树和或支持向量机； 其中，所述基于Stacking集成方法进行模型融合，以得到融合概率预测，包括： 将基础模型的预测结果作为新特征，训练一个元模型作为最终的分类器，融合后的预测概率计算公式：，其中，为元模型的预测函数，分别为各基础模型的预测概率； 基于融合概率预测构建综合排序指标； 根据综合排序指标对外呼客户进行分批排序，并基于外呼反馈效果更新综合排序指标中的权重系数，包括： 基于综合排序指标将外呼客户均分为多个批次； 对于每个批次采用第一概率选择综合排序指标最高的外呼客户，并采用第二概率随机选择外呼客户； 基于外呼反馈数据动态调整训练样本的权重，以通过增量学习的方式对模型进行更新。

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