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龙图腾网获悉长城汽车股份有限公司申请的专利用户画像分类方法、装置、存储介质以及终端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：CN117171699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310981289.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用户画像分类方法、装置、存储介质以及终端是由张新会设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户画像分类方法、装置、存储介质以及终端在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用户画像分类方法、装置、存储介质以及终端，获取目标用户对应的多模态特征集，确定多模态特征集的所有多模态特征组合；分别将各多模态特征组合输入各自对应的多模态融合模型，得到各多模态特征组合对应的特征一致性概率；将各特征一致性概率以及各多模态特征组合输入用户画像分类模型，得到目标用户对应的用户画像分类结果。由于各多模态特征组合的特征一致性，可以表征各嵌入特征所表征的用户画像类别的一致程度，那么用户画像分类模型能够基于各特征一致性概率，而关注并使用一致性较高的各多模态特征组合进行用户画像分类预测得到更准确的用户画像分类结果。

本发明授权用户画像分类方法、装置、存储介质以及终端在权利要求书中公布了：1.一种用户画像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 根据目标用户的车联网数据获取所述目标用户对应的多模态特征集，所述多模态特征集中包括至少三种数据源模态的嵌入特征；各数据源模态的嵌入特征由各数据源模态对应的预设特征表示网络对各数据源模态的特征数据进行嵌入表示得到；所述数据源模态包括基础属性模态、驾驶行为模态和非结构化模态；所述基础属性模态的嵌入特征基于所述车联网数据中的用户基础个人信息得到；所述驾驶行为模态的嵌入特征基于所述车联网数据中的驾驶行为数据统计值得到；所述非结构化模态的嵌入特征基于所述车联网数据中的非结构化交互数据得到； 穷举所述多模态特征集的所有多元组合，得到至少包括两个嵌入特征的所有多模态特征组合； 将每个多模态特征组合分别输入每个多模态特征各自对应的多模态融合模型，得到每个多模态特征组合对应的特征一致性概率，所述特征一致性概率用于表征各嵌入特征所表征的用户画像类别的一致程度； 将各特征一致性概率以及各多模态特征组合输入用户画像分类模型，得到所述目标用户对应的用户画像分类结果； 将各特征一致性概率以及各多模态特征组合输入用户画像分类模型，得到所述目标用户对应的用户画像分类结果，包括： 将各特征一致性概率以及各多模态特征组合输入用户画像分类模型，通过所述用户画像分类模型，基于各多模态特征组合对应的特征一致性概率计算各多模态特征组合对应的注意力权重；根据各注意力权重对各多模态特征组合进行加权求和，得到所述用户画像分类模型输出的所述目标用户对应的用户画像分类结果。

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