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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利数据处理方法、装置、终端、终端设备及可读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：CN116910353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310652673.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权数据处理方法、装置、终端、终端设备及可读存储介质是由冯俊兰;王础;赵学峰;郭曦煜;纪春芳;邱婉设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、装置、终端、终端设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种数据处理方法、装置、终端、终端设备及可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取用户的第一特征数据，所述第一特征数据包括目标特征类型对应的多个离散特征，所述目标特征类型包括以下一项：终端相关特征、套餐业务相关特征以及公共特征；计算所述第一特征数据与目标连续特征数据的关联度，所述目标连续特征数据包括与所述目标特征类型对应的连续特征；根据所述关联度对所述第一特征数据进行聚类计算，得到第二特征数据。本发明的方案，通过对离散特征的处理，使得处理后的数据特征能够通过树模型进行业务推荐。解决了基于树模型的业务推荐在模型提取用户特征数据时无法对用户数据中的离散型特征进行有效表示的问题。

本发明授权数据处理方法、装置、终端、终端设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 获取用户的第一特征数据，所述第一特征数据包括目标特征类型对应的多个离散特征，所述目标特征类型包括以下一项：终端相关特征、套餐业务相关特征以及公共特征； 计算所述第一特征数据与目标连续特征数据的关联度，所述目标连续特征数据包括与所述目标特征类型对应的连续特征； 根据所述关联度对所述第一特征数据进行聚类计算，得到用于表征所述第一特征数据的第二特征数据； 所述计算所述第一特征数据与目标连续特征数据的关联度，包括： 通过参数矩阵对所述第一特征数据进行转换，得到格式为向量的第三特征数据，所述参数矩阵为可训练学习的参数矩阵； 计算所述第三特征数据与目标连续特征数据的关联度； 所述通过参数矩阵对所述第一特征数据进行转换，包括： 构建可学习的第一参数矩阵，所述第一参数矩阵的列数为表示需要聚类的个数的超参数，所述第一参数矩阵的行数为所述第一特征数据的个数； 构建可学习的第二参数矩阵，所述第二参数矩阵的列数为超参数，所述第二参数矩阵的行数为所述第一特征数据中特征的名称个数； 对所述第一参数矩阵和所述第二参数矩阵进行优化，得到第一目标参数矩阵和第二目标参数矩阵； 通过所述第一目标参数矩阵或所述第二目标参数矩阵对所述第一特征数据进行转换； 其中，所述第一参数矩阵的所有元素满足非负约束。

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