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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种用户的信用评价方法、装置、服务器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：CN112115258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：201910537507.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种用户的信用评价方法、装置、服务器及存储介质是由黎新设计研发完成，并于2019-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户的信用评价方法、装置、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种方法、装置、服务器及存储介质，方法包括：获得字符序列，字符序列为依据目标数据构建的，且字符序列中包括至少一个字符；获取每个字符的字符向量，字符向量之间排序组成字符向量序列；将字符向量序列输入到训练模型，得到训练模型输出的结果；其中，训练模型为利用至少两个具有标签的样本训练得到。可见，本申请中不再以由字符组成的词组或文本为基础进行处理，而是对独立的字符为基础进行处理，由此即使出现新的词组，也可以将新的词组拆成字符再进行处理，由此来提高对用户的评价的准确性。

本发明授权一种用户的信用评价方法、装置、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用户的信用评价方法，其特征在于，包括：获得待评价的目标用户的历史搜索行为数据；对所述目标用户的历史搜索行为数据进行字符提取，得到目标字符串，所述目标字符串中的字符按照输入时间顺序排序；对所述目标字符串中的字符进行切割，以得到字符序列，所述字符序列中字符的顺序与所述输入时间顺序一致，且所述字符序列中包括至少一个字符；在字符与字符向量的映射关系中，获取每个所述字符的字符向量，所述字符向量之间排序组成字符向量序列；所述字符与字符向量的映射关系为通过基于字模型的语言模型对至少两个输入字符分别进行向量转换得到的，所述输入字符基于历史数据生成，所述历史数据为至少两个网络用户的历史搜索行为数据；将所述字符向量序列输入到训练模型，得到所述训练模型输出的所述目标用户的信用评价结果；所述训练模型为基于字粒度的层次卷积神经网络模型；所述基于字模型的语言模型所输出的字符向量用于对所述基于字粒度的层次卷积神经网络模型进行初始化；所述基于字粒度的层次卷积神经网络模型通过卷积核学习相邻字符作为一个整体的语义信息；其中，所述训练模型为利用至少两个具有信用评价标签的样本训练得到。

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