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龙图腾网恭喜中国工商银行股份有限公司申请的专利基于用户分类的模型训练、业务分配方法、装置及设备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：CN113052238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202110319026.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于用户分类的模型训练、业务分配方法、装置及设备是由陈李龙;王娜;强锋;刘华杰设计研发完成，并于2021-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户分类的模型训练、业务分配方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种基于用户分类的模型训练、业务分配方法、装置及设备。所述方法包括：获取用户样本数据；所述用户样本数据包括有标签数据和无标签数据；所述有标签数据基于用户的业务处理记录对应有用户类别；通过对应于所述无标签数据的近邻有标签数据确定无标签数据的用户类别概率；基于所述用户类别概率构造近邻相似正则化特征；利用所述用户样本数据生成对应于至少两个信息类别的分类正则化特征；综合所述近邻相似正则化特征、分类正则化特征训练得到用户分类模型；所述用户分类模型用于分类用户以分配相应的业务。上述方法减少了大量标注数据所消耗的时间和资源，优化了分类模型的泛化效果，提升了用户的业务处理体验。

本发明授权基于用户分类的模型训练、业务分配方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于用户分类的模型训练方法，其特征在于，包括：获取用户样本数据；所述用户样本数据包括有标签数据和无标签数据；所述有标签数据基于用户的业务处理记录对应有用户类别；通过对应于所述无标签数据的近邻有标签数据确定无标签数据的用户类别概率；所述近邻有标签数据包括与无标签数据之间的差异小于指定差距阈值的有标签数据；所述用户类别概率包括无标签数据属于各个用户类别的概率；基于所述用户类别概率构造近邻相似正则化特征；所述近邻相似正则化特征包括基于无标签数据与不同用户类别的有标签数据之间的对应关系所构造的数据；利用所述用户样本数据生成对应于至少两个信息类别的分类正则化特征；所述信息类别对应于用户样本数据的不同特征的类别；综合所述近邻相似正则化特征、分类正则化特征训练得到用户分类模型；所述用户分类模型用于根据用户信息确定用户分类以分配用户对应于所述用户分类的业务；所述用户类别包括正向类别和负向类别；所述基于所述用户类别概率构造近邻相似正则化特征，包括：利用公式确定近邻相似正则化特征，式中，Rns为近邻相似正则化特征，XU为无标签数据，|XU|为无标签数据个数，p+xu为无标签数据对应于正向类别的用户类别概率，p-xu为无标签数据对应于负向类别的用户类别概率，为将样本数据输入子分类器后得到的分类结果，所述子分类器用于确定用户类别，ω+为正向类别，ω-为负向类别；所述利用所述用户样本数据生成对应于至少两个信息类别的分类正则化特征，包括：当信息类别数量为3时，利用公式获取分类正则化特征，式中，Rvm为分类正则化特征，XU为无标签数据，|XU|为无标签数据个数，f1为对应于第一信息类别的子分类器，f2为对应于第二信息类别的子分类器，f3为对应于第三信息类别的子分类器，所述子分类器用于确定用户类别。

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