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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)工商銀行股份有限公司申請(qǐng)的專利業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113344581B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110601533.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q20/40；該發(fā)明授權(quán)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及裝置是由王照;王娜;袁世聰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-05-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體地公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及裝置，其中，該方法包括：獲取具有用于表征業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征的特征數(shù)據(jù)的全特征樣本集及標(biāo)簽集；根據(jù)預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)邏輯將全特征樣本集拆分為多個(gè)部分特征樣本集；利用多個(gè)部分特征樣本集中各部分特征樣本集和標(biāo)簽集構(gòu)建子分類器，得到各部分特征樣本集對(duì)應(yīng)的子分類器；依據(jù)各子分類器對(duì)同一全特征樣本對(duì)應(yīng)的部分特征樣本的風(fēng)險(xiǎn)分類結(jié)果之間的異同，生成多視角對(duì)比學(xué)習(xí)約束；基于多視角對(duì)比學(xué)習(xí)約束對(duì)各子分類器進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的子分類器用于對(duì)目標(biāo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。上述方案可以提高業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括： 獲取具有用于表征業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征的特征數(shù)據(jù)的全特征樣本集及標(biāo)簽集，其中，所述標(biāo)簽集包括所述全特征樣本集中各全特征樣本所對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)類別； 根據(jù)預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)邏輯將所述全特征樣本集拆分為多個(gè)部分特征樣本集； 利用所述多個(gè)部分特征樣本集中各部分特征樣本集和所述標(biāo)簽集構(gòu)建子分類器，得到所述各部分特征樣本集對(duì)應(yīng)的子分類器； 依據(jù)所述各部分特征樣本集對(duì)應(yīng)的子分類器對(duì)同一全特征樣本對(duì)應(yīng)的部分特征樣本的風(fēng)險(xiǎn)分類結(jié)果之間的異同，生成多視角對(duì)比學(xué)習(xí)約束；利用所述各部分特征樣本集對(duì)應(yīng)的子分類器對(duì)所述各部分特征樣本集中各部分特征樣本進(jìn)行分類；根據(jù)所述各部分特征樣本集中各部分特征樣本的類別與其近鄰部分特征樣本的類別之間的異同，計(jì)算類間相似度矩陣；基于所述類間相似度矩陣生成類間相似度約束； 基于所述多視角對(duì)比學(xué)習(xí)約束和類間相似度約束對(duì)所述各部分特征樣本集對(duì)應(yīng)的子分類器進(jìn)行優(yōu)化，其中，優(yōu)化后的子分類器用于對(duì)目標(biāo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理； 所述多視角對(duì)比學(xué)習(xí)約束為： 其中，Rvcl為多視角對(duì)比學(xué)習(xí)約束，V為多個(gè)部分特征樣本集的個(gè)數(shù)，N為各部分特征樣本集中的部分特征樣本的個(gè)數(shù)，fp、fq分別為第p個(gè)、第q個(gè)部分特征樣本集對(duì)應(yīng)的子分類器，分別為第p個(gè)、第q個(gè)部分特征樣本集中的第i個(gè)部分特征樣本,和均與全特征樣本集中的第i個(gè)全特征樣本對(duì)應(yīng)。

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