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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于时间序列的用户聚类方法、装置、电子设备及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：CN116610965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310585699.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于时间序列的用户聚类方法、装置、电子设备及介质是由余雯;黎盛阳;张莉;张茜设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间序列的用户聚类方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及金融科技领域的人工智能，揭露一种基于时间序列的用户聚类方法，包括：对电子交易中的用户行为数据进行筛选和编码，得到类别特征向量，构建类型特征向量对应的多维矩阵空间，提取多维矩阵空间中的全局拼接向量和部分连接向量并拼接为最终特征向量，对最终特征向量进行用户聚类得到第一用户聚类结果，将不符合要求的用户行为数据输入至标准多分类模型中，得到第二用户聚类结果，将第一用户聚类结果和第二用户聚类结果进行汇总得到最终用户聚类结果。本发明还提出一种基于时间序列的用户聚类装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高金融科技领域中数据聚类的准确度。

本发明授权基于时间序列的用户聚类方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列的用户聚类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户集群对应的用户行为数据，将所述用户行为数据中数据存续时间符合预设目标时间段的数据作为标准行为数据，提取所述标准行为数据中的类别特征数据，并对所述类别特征数据进行数据编码，得到类别特征向量； 识别所述类别特征向量的维度大小，将所述用户行为数据中除去所述类别特征数据的剩余数据转换为与所述类别特征向量的维度大小一致的剩余数据向量，并根据所述剩余数据向量和所述类别特征向量构建多维矩阵空间； 根据双向长短期记忆网络和全连接网络构建全局特征提取模型，并利用所述全局特征提取模型对所述多维矩阵空间进行全局特征提取，得到多个全局特征数据，对所述多个全局特征数据进行数据拼接处理，得到全局拼接向量； 根据多头注意力机制和所述全连接网络构建部分特征提取模型，并利用所述部分特征提取模型对所述多维矩阵空间进行部分特征提取，得到多个部分特征数据，对所述多个部分特征数据进行数据连接处理，得到部分连接向量； 将所述全局拼接向量和所述部分连接向量进行向量连接，得到最终特征向量，利用预设数据降维算法对所述最终特征向量进行降维处理，得到降维特征数据，基于所述用户的基础属性特征、所述降维特征数据及预设聚类算法对所述用户集群进行用户聚类处理，得到第一用户聚类结果； 利用所述第一用户聚类结果训练预设多分类模型，得到标准多分类模型，将所述用户行为数据中数据存续时间不符合所述预设目标时间段的数据输入至所述标准多分类模型中，得到第二用户聚类结果，并将所述第一用户聚类结果和所述第二用户聚类结果进行汇总处理，得到最终用户聚类结果； 所述对所述类别特征数据进行数据编码，得到类别特征向量，包括： 对所述类别特征数据进行数据汇总，得到类别特征总数； 以所述类别特征数据为预设矩阵的行数，以所述类别特征总数为所述预设矩阵的列数构建初始矩阵向量； 设置所述初始矩阵向量中所述类别特征数据对应的列数所在的位置为第一数值，其余列数为第二数值，得到类别特征向量。

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