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龙图腾网获悉中国银行股份有限公司申请的专利一种画像数据生成方法、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：CN116738017B 。

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：202310788353.1，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权一种画像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质是由吴万佩;许海洋;赵书祥;韩天阳;黄天立;胡佳锋;黄振丹;吴双;丁彤设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种画像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种画像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：识别数据库中的待识别信息；提取待识别信息中的客户数据，将客户数据划分成目标训练集和目标测试集；通过目标训练集对预置的初始模型进行训练得到成熟模型，通过目标测试集对成熟模型进行测试处理得到测试准确率；若确定测试准确率大于预置的上限阈值，则确定客户信息为画像数据；若确定测试准确率小于预置的下限阈值，则确定客户信息在更新时间段内的内容作为画像数据，并生成失效信息。本申请确保了用于生成用户画像的可靠性，进而确保了最终获得的用户画像的准确度和及时性，增强了智能求推荐系统的鲁棒性，避免了客户出现反感的情况发生。

本发明授权一种画像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种画像数据生成方法，其特征在于，包括： 识别数据库中的待识别信息；其中，所述数据库中保存有至少一个客户信息；所述待识别信息是超过预置的更新时间未进行内容更新的客户信息；所述客户信息表征客户的属性特征； 提取所述待识别信息中的客户数据，将所述客户数据划分成目标训练集和目标测试集；其中，所述客户数据表征客户历史上的交易行为和内容；所述目标训练集用于对机器学习模型进行训练；所述目标测试集用于验证训练后的机器学习模型，预测所述目标测试集中的客户数据的标签的准确度； 通过所述目标训练集对预置的初始模型进行训练得到成熟模型，通过所述目标测试集对所述成熟模型进行测试处理得到测试准确率；其中，所述初始模型包括至少一个机器学习模型；所述测试准确率表征成熟模型预测目标测试集中客户数据的标签的准确度；所述标签表征所述客户信息所在的采集时间段；所述采集时间段包括历史时间段和更新时间段；所述更新时间段是从上次更新时间到当前时间的时间段；所述上次更新时间表征客户信息的内容上一次被更新的时间；所述历史时间段是终点与所述更新时间段的起点重合的时间段； 若确定所述测试准确率大于预置的上限阈值，则确定所述客户信息为画像数据；其中，所述画像数据输出至智能推荐系统；所述智能推荐系统用于根据画像数据生成与所述客户信息对应的客户的用户画像； 若确定所述测试准确率小于预置的下限阈值，则确定所述客户信息在更新时间段内的内容作为画像数据，并生成失效信息；其中，所述失效信息表征所述客户信息在历史时间段内的内容失效； 通过所述目标训练集对预置的初始模型进行训练得到成熟模型，包括： 通过所述目标训练集中的第一结构数据，对初始模型中的随机森林分类模型进行训练，得到成熟森林分类模型；其中，所述第一结构数据是指数据结构为结构化数据的客户数据；所述结构化数据是指能够使用关系型数据库表示和存储，和或能够用二维表来逻辑表达实现的数据； 计算所述目标训练集中的第二结构数据的文本向量，并通过所述文本向量对初始模型中的逻辑回归分类模型进行训练，得到成熟回归分类模型；其中，所述第二结构数据是指数据结构为非结构化数据的客户数据；所述非结构化数据是指没有固定结构的数据；所述文本向量用于表征非结构化类型的客户数据的词频和逆文档频率； 汇总所述成熟森林分类模型和或成熟回归分类模型得到成熟模型。

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