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龙图腾网获悉深圳市橡树黑卡网络科技有限公司申请的专利一种基于多维度用户画像的支付标签智能处理方法及系统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：CN121032500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511543306.6，技术领域涉及：G06Q20/38；该发明授权一种基于多维度用户画像的支付标签智能处理方法及系统是由黄凯绥;刘斌;谢志刚;吴楚江;田清设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度用户画像的支付标签智能处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多维度用户画像的支付标签智能处理方法及系统，涉及大数据分析技术领域，构建多维度用户画像矩阵，并对用户支付行为进行时空自注意力联合提取，得到联合时空特征，进而筛选得到候选支付标签集；通过语义相关度映射和对比学习机制对候选支付标签集进行语义匹配重排，得到语义标签序列，根据语义标签序列和联合时空特征确定特征贡献度；基于特征贡献度和历史支付记录对用户的支付标签进行预测误差反馈，得到语义校验结果，进而对用户的支付标签进行风险识别和行为推荐，得到用于自适应推荐的支付决策标签，本申请可实现基于多源行为特征的支付标签自学习与语义动态优化，以提高支付标签识别准确率。

本发明授权一种基于多维度用户画像的支付标签智能处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度用户画像的支付标签智能处理方法，其特征在于，所述智能处理方法包括如下步骤： 基于多源行为特征构建多维度用户画像矩阵； 依据所述多维度用户画像矩阵对用户支付行为进行时空自注意力联合提取，得到联合时空特征，进而对所述联合时空特征进行双通道筛选，得到候选支付标签集； 分别通过语义相关度映射和对比学习机制对所述候选支付标签集进行语义匹配重排，得到语义标签序列，进而根据所述语义标签序列和所述联合时空特征确定特征贡献度； 获取用户的历史支付记录，基于所述特征贡献度和所述历史支付记录对用户的支付标签进行预测误差反馈，进而得到语义校验结果； 根据所述语义校验结果对用户的支付标签进行风险识别和行为推荐，得到用于自适应推荐的支付决策标签； 其中，依据所述多维度用户画像矩阵对用户支付行为进行时空自注意力联合提取，得到联合时空特征具体包括： 确定用户支付行为的依赖权重； 依据所述依赖权重对所述多维度用户画像矩阵分别进行时间注意力依赖建模和空间注意力依赖建模，得到用户支付行为的时间注意力特征和空间注意力特征； 对所述时间注意力特征和所述空间注意力特征进行特征融合，得到联合时空特征； 其中，对所述联合时空特征进行双通道筛选，得到候选支付标签集具体包括： 基于语义嵌入网络构建语义特征映射通道，并基于预设的规则集合构建规则约束通道； 将所述联合时空特征输入至语义特征映射通道，通过语义嵌入网络将所述联合时空特征映射至标签语义空间，进而筛选得到候选标签集合； 通过规则约束通道中的规则匹配矩阵对所述候选标签集合进行逻辑约束筛选，得到候选支付标签集； 其中，分别通过语义相关度映射和对比学习机制对所述候选支付标签集进行语义匹配重排，得到语义标签序列具体包括： 对所述候选支付标签集进行语义嵌入，得到语义嵌入矩阵； 确定所述语义嵌入矩阵和标签语义空间的语义相关度，进而通过所述语义相关度确定相关度排序结果； 将所述相关度排序结果进行对比学习优化，得到语义标签序列。

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