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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利用户画像的生成方法、装置、电子设备和计算机程序介质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：CN114912009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202110184908.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权用户画像的生成方法、装置、电子设备和计算机程序介质是由刘雨丹;郝晓波;葛凯凯;刘诗万;林乐宇;张旭设计研发完成，并于2021-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户画像的生成方法、装置、电子设备和计算机程序介质在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种对象描述数据的生成方法、装置、电子设备和计算机程序介质，涉及人工智能技术领域。本申请实施例中的方法包括：获取目标对象的对象特征信息；基于对象特征信息，分别生成目标对象在对象特征维度下的多个对象特征向量；将多个对象特征向量输入至预训练的机器学习模型中；获取预训练的机器学习模型输出的目标对象对目标分类属性下的目标的偏好等级标签；若获取的偏好等级标签与预设的偏好等级标签相匹配，则基于目标分类属性生成目标对象的对象描述数据。本申请实施例的技术方案提高了获得的对象描述数据的准确性。

本发明授权用户画像的生成方法、装置、电子设备和计算机程序介质在权利要求书中公布了：1.一种用户画像的生成方法，其特征在于，所述方法由用户画像提供方平台执行，所述方法包括： 基于由用户画像需求方平台提供的需要生成的用户画像的目标用户的标识信息，获取目标用户的用户特征信息，所述用户特征信息包括所述目标用户的用户属性信息以及历史行为数据； 基于所述用户特征信息，分别生成所述目标用户在用户特征维度下的多个用户特征向量，所述用户特征维度是指由所述用户属性信息的类别、以及所述历史行为数据所包含的操作事件类别和操作对象的分类属性构成的特征维度； 将所述多个用户特征向量输入至预训练的机器学习模型中，所述预训练的机器学习模型通过包含有样本用户在用户特征维度下的多个用户特征向量以及样本用户对目标分类属性下的目标对象的偏好等级标签；其中，用于训练得到所述预训练的机器学习模型的负样本用户的样本数据是基于从第二类候选用户中抽取的候选用户的用户特征信息得到的，所述第二类候选用户是未包含目标操作事件的候选用户，所述目标操作事件是指对目标分类属性下的目标对象进行操作的操作事件；所述候选用户是通过如下方式从所述第二类候选用户中抽取到的：基于所述第二类候选用户的用户特征信息所包含的历史行为数据的频次，确定所述第二类候选用户的画像密集度，所述画像密集度与所述频次为正相关关系；在画像密集度高于预定的画像密集度阈值的所述第二类候选用户中，以第一比例抽取候选用户，在画像密集度低于或等于预定的画像密集度阈值的所述第二类候选用户中，以第二比例抽取候选用户，所述第一比例大于第二比例； 获取所述预训练的机器学习模型输出的目标用户对目标分类属性下的目标对象的偏好等级标签； 若获取的偏好等级标签与预设的偏好等级标签相匹配，则基于所述目标分类属性生成所述目标用户的用户画像。

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