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龙图腾网获悉广发证券股份有限公司申请的专利潜客挖掘方法、装置、电子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：CN116881333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310897801.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权潜客挖掘方法、装置、电子设备及可读存储介质是由辛治运;鹿群;陈海雯;黎豪;陈圣松;徐秋石设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本潜客挖掘方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种潜客挖掘方法、装置、电子设备和可读存储介质，其中，该方法包括：根据历史产品购买记录以及客户信息集合生成第一训练样本集，再基于第一训练样板及对初始挖掘模型进行训练，得到第一中间模型，并基于第一中间模型的预测结果及产品聚类信息，得到第二训练样本集。基于第二训练样本集对第一中间模型进行训练，得到第二中间模型，并基于第二中间模型的预测结果，得到第三训练样本集。基于第三训练样本集对第二中间模型进行训练，得到目标潜客挖掘模型，然后将第三正样本集输入目标潜客挖掘模型中进行预测，得到潜客信息。本申请通过多次基于训练样本对模型进行训练，最终得到目标潜客挖掘模型，从而获得潜客信息，保证结果准确性。

本发明授权潜客挖掘方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种潜客挖掘方法，其特征在于，包括： 根据历史产品购买记录以及客户信息集合，生成第一训练样本集，所述第一训练样本集中包括：第一正样本集以及第一负样本集，所述第一正样本集中包括购买过任一产品的客户信息，所述第一负样本集中包括未购买过任何产品的客户信息； 基于所述第一训练样本集对初始挖掘模型进行训练，得到第一中间模型，将第一正样本集中各客户信息输入第一中间模型，得到第一中间模型的预测结果；对产品集合中的产品进行聚类，得到多个产品类，并基于所述第一中间模型的预测结果以及产品聚类信息，得到第二训练样本集，所述第二训练样本集中包括：第二正样本集以及第二负样本集； 所述基于第一中间模型的预测结果以及产品聚类信息，得到第二训练样本集，包括：将第一正样本集中各客户信息输入第一中间模型，得到第一中间模型的预测结果，第一中间模型的预测结果用于指示各客户购买任一产品的概率；根据第一中间模型的预测结果，将各个客户中购买任一产品的概率高的第一预设数量的客户作为目标客户；根据多个目标客户信息以及多个产品类，得到第二训练样本集； 所述根据多个目标客户信息以及多个产品类，得到第二训练样本集，包括：根据各目标客户的信息中客户的历史产品的交易记录，确定各客户历史购买过的至少一个产品所属于的产品类；根据各目标客户信息以及各客户对应的各产品类，生成第二正样本集，第二正样本集包括购买过各产品类的客户信息；从客户信息集合中读取不属于目标客户信息的负客户信息，根据负客户信息，生成第二负样本集； 基于所述第二训练样本集对所述第一中间模型进行训练，得到第二中间模型，将第二正样本集中各客户信息输入第二中间模型，得到第二中间模型的预测结果，并基于所述第二中间模型的预测结果，得到第三训练样本集，所述第三训练样本集中包括：第三正样本集以及第三负样本集； 所述基于第二中间模型的预测结果，得到第三训练样本集，包括：将第二正样本集中各客户信息输入第二中间模型，得到第二中间模型的预测结果，第二中间模型的预测结果指示各个客户购买各产品类的概率；根据第二中间模型的预测结果，对第二中间模型的预测结果所指示的概率进行排序，在各个产品类中，将概率高的第二预设数量客户作为潜在客户，该潜在客户的客户信息作为待选客户信息；根据各待选客户信息，得到第三训练样本集； 所述根据各待选客户信息，得到第三训练样本集，包括：根据各待选客户信息以及历史产品购买记录，确定各待选客户信息对应的已购买产品；将各产品类中的待选客户信息及其购买的该产品类中的产品组成客户-产品对，作为第三正样本集；从客户信息集合中每个不属于待选客户信息的客户随机选择一个没有购买过的产品，组成客户-产品对，作为负样本，从而生成第三负样本集； 基于所述第三训练样本集对所述第二中间模型进行训练，得到目标潜客挖掘模型； 将所述第三正样本集输入所述目标潜客挖掘模型中进行预测，得到潜客信息；目标潜客挖掘模型通过获取每个客户购买每一产品的概率，将每个客户购买每一产品的概率从高到低进行排序，根据排序前预设数量个客户确定目标潜客挖掘模型的预测结果，将目标潜客挖掘模型的预测结果中的客户信息作为潜客信息。

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