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龍圖騰網(wǎng)獲悉馬上消費金融股份有限公司申請的專利對象分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115130554B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210602732.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)對象分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由趙宏宇;趙國慶;蔣寧;王洪斌;吳海英設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本對象分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供了對象分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，一種對象分類方法包括：獲取待分類對象的圖數(shù)據(jù)；根據(jù)第i?1次訓(xùn)練所使用的圖邊訓(xùn)練信息，生成第i次訓(xùn)練所使用的目標鄰接矩陣；將目標鄰接矩陣和節(jié)點特征輸入至對象分類模型進行分類預(yù)測，得到第i次訓(xùn)練對應(yīng)的第i次損失函數(shù)值以及第i次分類結(jié)果，并將第i次訓(xùn)練對應(yīng)的訓(xùn)練損失函數(shù)值添加到訓(xùn)練參考信息集中；若第i次訓(xùn)練滿足訓(xùn)練結(jié)束條件，則從訓(xùn)練參考信息集中確定滿足訓(xùn)練要求的第j次訓(xùn)練損失函數(shù)值，并將第j次分類結(jié)果確定為待分類對象的目標分類，以此，可以在不改變關(guān)系圖結(jié)構(gòu)的情況下，提高利用圖數(shù)據(jù)進行對象分類的準確性。

本發(fā)明授權(quán)對象分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種對象分類方法，其特征在于，包括： 獲取待分類對象的圖數(shù)據(jù)；所述圖數(shù)據(jù)包括由多個對象節(jié)點和多個邊構(gòu)成的待分類對象的關(guān)系圖，以及每個所述對象節(jié)點的節(jié)點特征，一個對象節(jié)點對應(yīng)一個待分類對象；所述待分類對象包括需要被分類的人或物體； 根據(jù)第i-1次訓(xùn)練所使用的圖邊訓(xùn)練信息，生成第i次訓(xùn)練所使用的目標鄰接矩陣；若i為大于1的整數(shù)，則所述圖邊訓(xùn)練信息包括：初始鄰接矩陣、待訓(xùn)練的圖邊參數(shù)以及圖邊參數(shù)調(diào)整規(guī)則；所述初始鄰接矩陣是基于所述關(guān)系圖的多個所述對象節(jié)點之間的連接關(guān)系構(gòu)建； 將所述目標鄰接矩陣和所述節(jié)點特征輸入至對象分類模型進行分類預(yù)測，得到第i次訓(xùn)練對應(yīng)的第i次損失函數(shù)值以及第i次分類結(jié)果，并將所述第i次訓(xùn)練對應(yīng)的訓(xùn)練損失函數(shù)值添加到訓(xùn)練參考信息集中，所述訓(xùn)練參考信息集中存儲多次訓(xùn)練中每次訓(xùn)練對應(yīng)的損失函數(shù)值以及分類結(jié)果； 若所述第i次訓(xùn)練滿足訓(xùn)練結(jié)束條件，則從所述訓(xùn)練參考信息集中確定滿足訓(xùn)練要求的第j次訓(xùn)練損失函數(shù)值，并將所述第j次分類結(jié)果確定為所述待分類對象的目標分類。

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