支付宝(杭州)信息技术有限公司刘永超获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利分类模型的训练方法、用户分类的方法和装置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：CN116611009B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310641127.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权分类模型的训练方法、用户分类的方法和装置是由刘永超;邱鹏宇设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本分类模型的训练方法、用户分类的方法和装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种分类模型的训练方法、用户分类的方法和装置，方法包括：对样本用户的特征表示向量中的元素随机置0处理，得到缺失表示向量；将缺失表示向量输入编码器，得到样本用户对应的隐向量所服从的高斯分布的均值向量和方差向量；基于均值向量和方差向量，生成第一隐向量，将第一隐向量输入解码器，得到样本用户的重建表示向量；根据重建表示向量和特征表示向量之间的差异，确定第一损失项；将均值向量输入分类器，得到样本用户属于各个预设类别的概率分布；根据样本用户的类别标签和概率分布，确定第二损失项；总损失函数包括第一损失项和第二损失项。能够提升分类模型在用户特征取值存在缺失时的性能。
本发明授权分类模型的训练方法、用户分类的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，所述分类模型包括编码器、解码器和分类器，所述方法包括： 获取样本用户的多项特征对应的特征表示向量和所述样本用户的类别标签；所述多项特征的特征取值属于医疗数据或金融数据，由不同的机构或组织拥有； 对所述特征表示向量中的元素随机置0处理，得到缺失表示向量； 将所述缺失表示向量输入所述编码器，得到所述样本用户对应的隐向量所服从的高斯分布的均值向量和方差向量； 基于所述均值向量和方差向量，生成第一隐向量，将所述第一隐向量输入所述解码器，得到所述样本用户的重建表示向量； 根据所述重建表示向量和所述特征表示向量之间的差异，确定第一损失项； 将所述均值向量输入所述分类器，得到所述样本用户属于各个预设类别的概率分布； 根据所述类别标签和所述概率分布，确定第二损失项； 以总损失函数的值最小化为目标，对所述分类模型进行训练；所述总损失函数包括第一损失项和第二损失项。
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支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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