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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模型训练方法、装置、设备和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：CN117194654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210584158.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权模型训练方法、装置、设备和介质是由彭渊;王鲁强;杨正朋;曾涛;万明月;冯少伟;谢波设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备和介质，涉及大数据技术领域，具体涉及网络风控领域。该方法包括：获取目标业务的标识，根据目标业务的标识确定与目标业务匹配的特征，根据与目标业务匹配的特征确定异常识别模型根据目标业务的流量数据识别目标业务是否异常的训练特征；获取目标业务的历史数据集，根据历史数据集中的至少两个历史流量数据确定异常识别模型的训练样本，根据至少两个历史流量数据的评估结果确定训练样本的标签，基于训练样本、训练样本的标签和训练特征训练异常识别模型。能够训练出异常识别模型，克服了异常网络业务的识别模型在模型训练方面存在的难题，也为机器学习模型在异常网络业务识别方面的应用提供了支撑。

本发明授权模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标业务的标识，根据所述目标业务的标识确定与所述目标业务匹配的特征，根据所述与所述目标业务匹配的特征确定异常识别模型的训练特征；所述特征用于识别所述目标业务是否为异常业务，所述异常识别模型用于根据所述目标业务的流量数据识别所述目标业务是否为异常业务； 根据数据选择策略获取所述目标业务的历史数据集；所述历史数据集包括所述目标业务的至少两个历史流量数据以及每一所述历史流量数据对应的评估结果，所述评估结果用于表征所述目标业务是否为异常业务； 根据所述至少两个历史流量数据确定所述异常识别模型的训练样本，根据所述至少两个历史流量数据的评估结果确定所述训练样本的标签； 基于所述训练样本、所述训练样本的标签和所述训练特征训练所述异常识别模型； 根据所述历史数据集确定初始负样本集；所述初始负样本集中的历史流量数据与所述训练样本中的历史流量数据不同； 从所述初始负样本集中确定人工复核样本，获取所述人工复核样本中人工复核结果为负样本的精确负样本； 基于预警模型对所述初始负样本集的剩余样本进行验证，获得所述剩余样本中的精确负样本；所述预警模型用于根据网络流量数据识别网络风险业务； 根据所述人工复核样本中的精确负样本以及所述剩余样本中的精确负样本确定所述负样本集； 将评估样本集输入所述异常识别模型，根据所述异常识别模型的输出对所述异常识别模型进行性能评估。

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