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龙图腾网获悉天翼物联科技有限公司申请的专利物联网潜在用户识别方法、装置、计算机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：CN114155042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202111511879.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权物联网潜在用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由毛江俊;曾广宇;夏丰盛设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网潜在用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及新一代信息技术，提供了物联网潜在用户识别方法、装置、设备及介质，先基于第一数据集和第二数据集标注样本集和非标注样本集，然后根据标注策略及标注样本集对未标注样本集中各一类型用户数据进行若干次标注得到若干组标注集，之后基于若干组标注集对待训练LightGBM模型进行训练得到分类模型集，最后基于分类模型集对待预测用户数据进行分类结果获取并求平均值得到分类结果平均值，并基于分类结果平均值与分类阈值的比较结果确定标注值。实现了基于第一数据集和第二数据集得到的标注样本集和非标注样本集对多个LightGBM模型进行训练组成分类模型集，并基于分类模型集对待预测用户数据同时进行多模型分类求平均值，得到更加准确的分类结果。

本发明授权物联网潜在用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物联网潜在用户识别方法，其特征在于，包括： 获取第一数据集和第二数据集；其中，所述第一数据集的第一类型用户数据和所述第二数据集中的第二类型用户数据均包括用户唯一识别码； 获取所述第一数据集中具有第二类型用户数据的用户唯一识别码的目标第一类型用户数据以组成标注样本集，并由所述标注样本相对于第一数据集的补集获取未标注样本集； 将所述标注样本集中的每一条第一类型用户数据根据预设的字段值转换策略转换为相应的第一用户特征向量，并将所述未标注样本集中的每一条第一类型用户数据根据所述字段值转换策略转换为相应的第二用户特征向量； 根据预设的标注策略及所述标注样本集对所述未标注样本集中各第一类型用户数据进行若干次标注，得到所述未标注样本集对应的若干组标注集； 获取所述未标注样本集对应的若干组标注集分别对待训练LightGBM模型进行模型训练，得到与若干组标注集分别对应的LightGBM模型，由若干组标注集分别对应的LightGBM模型组成分类模型集； 获取待预测用户数据，并根据所述字段值转换策略获取所述待预测用户数据相应的待预测用户特征向量，将所述待预测用户特征向量输入至所述分类模型集中各LightGBM模型进行运算，得到与各LightGBM模型分别对应的分类结果以组成分类结果集； 获取所述分类结果集中分类结果的平均值，作为分类结果平均值；以及 若确定所述分类结果平均值大于预设的分类阈值，将待预测用户数据的标注值设置为第一标注值； 其中，所述第一数据集为企业工商数据，所述第二数据集为物联网运营商用户数据； 所述根据预设的标注策略及所述标注样本集对所述未标注样本集中各第一类型用户数据进行若干次标注，得到所述未标注样本集对应的若干组标注集，包括： 获取k值，随机生成取值范围在[0，1]的第k组随机数；其中，k的初始取值为1，且k的取值范围是[1,N3],N3为预设的标注总次数； 获取所述未标注样本集中的第j号第一类型用户数据相应的第j号第二用户特征向量；其中，j的初始取值为1且j的取值范围是[1，N2]，N2为所述未标注样本集中所包括第一类型用户数据的总条数； 获取所述第j号第二用户特征向量与所述未标注样本集中其他第一类型用户数据相应的其他第二用户特征向量之间的向量相似度值，并获取所述第j号第二用户特征向量与所述标注样本集中各第一类型用户数据相应第一用户特征向量之间的向量相似度值，得到第j号向量相似度集； 获取所述第j号向量相似度集中向量相似度值的降序排名值未超出已存储的排名阈值的目标向量相似度值，及各目标向量相似度值分别对应的目标用户特征向量，组成第j号目标用户特征向量集； 根据预设的正例判定策略获取所述第j号目标用户特征向量集中的第j号正例比例，将所述第j号正例比例与取值范围在[0，1]的第k组随机数进行数值大小比较得到第j号比较结果； 若第j号比较结果为第j号正例比例大于或等于所述随机数，将所述第j号第一类型用户数据的标注值赋值为1； 若第j号比较结果为第j号正例比例小于所述随机数，将所述第j号第一类型用户数据的标注值赋值为-1； 将j自增1以更新j的取值； 若确定j未超出N2，返回执行所述获取所述未标注样本集中的第j号第一类型用户数据相应的第j号第二用户特征向量的步骤； 若确定j超出N2，将第1号第一类型用户数据的标注值至第N2号第N2号第一类型用户数据的标注值均与对应第二用户特征向量进行组合后保存作为所述未标注样本集的第k组标注集； 将k自增1以更新k的取值； 若确定k未超出N3，返回执行所述获取k值，随机生成取值范围在[0，1]的第k组随机数的步骤； 若确定k超出N3，获取所述未标注样本集的第1组标注集及所述未标注样本集的第N3组标注集并保存。

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