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龙图腾网获悉阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司申请的专利业务对象的预测方法、设备及存储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：CN114139725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111456114.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权业务对象的预测方法、设备及存储介质是由何凯;杨帆;杨林晓;刘乐;孙亮;杨劲松设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本业务对象的预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种业务对象的预测方法、设备及存储介质，其中方法包括：获取待分析的业务对象对应的特征；将所述特征与规则学习模型中的规则进行匹配，根据匹配结果确定所述待分析的业务对象是否满足要求，和或，满足要求的原因；其中，所述规则学习模型为基于列生成技术和频繁模式树生成的规则学习模型。本申请可以通过规则学习模型对待分析的业务对象是否满足要求进行预测，具有较强的可解释性，能够有效提高用户体验度，建立用户对规则学习模型的信任，此外，基于列生成技术和频繁模式树生成的规则学习模型也可以有效提高规则学习的效果，满足不同场景、不同维度数据的需求，提高学习和预测的整体效率。

本发明授权业务对象的预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种业务对象的预测方法，应用于电力负荷预测领域，其特征在于，包括： 获取待分析的业务对象对应的特征； 将所述特征与规则学习模型中的规则进行匹配，根据匹配结果确定所述待分析的业务对象是否满足要求，和或，满足要求的原因； 其中，所述规则学习模型为基于列生成技术和频繁模式树生成的规则学习模型； 还包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括正样本组和负样本组，其中，正样本包括满足要求的业务对象对应的特征，所述负样本包括不满足要求的业务对象对应的特征； 根据所述训练样本集，生成初始的多条规则，每条规则包括至少一个特征； 基于列生成技术不断添加新的规则，直至得到规则学习模型；其中，列生成过程中，基于频繁模式树生成新的规则； 基于列生成技术不断添加新的规则，直至得到规则学习模型，包括： 构建限制主问题，所述限制主问题包括下述至少一项：规则学习模型的准确度、复杂度、重合度； 重复执行下述步骤，直至没有新的规则可被添加：基于现有规则求解所述限制主问题，得到对偶变量；根据得到的对偶变量，基于频繁模式树生成新的规则，所述新的规则为检验数最小的规则。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司，其通讯地址为：310023 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层516室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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