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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利用戶畫像的生成方法、裝置、電子設備和計算機程序介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114912009B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110184908.2，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權用戶畫像的生成方法、裝置、電子設備和計算機程序介質是由劉雨丹;郝曉波;葛凱凱;劉詩萬;林樂宇;張旭設計研發完成，并于2021-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本用戶畫像的生成方法、裝置、電子設備和計算機程序介質在說明書摘要公布了：本申請的實施例提供了一種對象描述數據的生成方法、裝置、電子設備和計算機程序介質，涉及人工智能技術領域。本申請實施例中的方法包括：獲取目標對象的對象特征信息；基于對象特征信息，分別生成目標對象在對象特征維度下的多個對象特征向量；將多個對象特征向量輸入至預訓練的機器學習模型中；獲取預訓練的機器學習模型輸出的目標對象對目標分類屬性下的目標的偏好等級標簽；若獲取的偏好等級標簽與預設的偏好等級標簽相匹配，則基于目標分類屬性生成目標對象的對象描述數據。本申請實施例的技術方案提高了獲得的對象描述數據的準確性。

本發明授權用戶畫像的生成方法、裝置、電子設備和計算機程序介質在權利要求書中公布了：1.一種用戶畫像的生成方法，其特征在于，所述方法由用戶畫像提供方平臺執行，所述方法包括： 基于由用戶畫像需求方平臺提供的需要生成的用戶畫像的目標用戶的標識信息，獲取目標用戶的用戶特征信息，所述用戶特征信息包括所述目標用戶的用戶屬性信息以及歷史行為數據； 基于所述用戶特征信息，分別生成所述目標用戶在用戶特征維度下的多個用戶特征向量，所述用戶特征維度是指由所述用戶屬性信息的類別、以及所述歷史行為數據所包含的操作事件類別和操作對象的分類屬性構成的特征維度； 將所述多個用戶特征向量輸入至預訓練的機器學習模型中，所述預訓練的機器學習模型通過包含有樣本用戶在用戶特征維度下的多個用戶特征向量以及樣本用戶對目標分類屬性下的目標對象的偏好等級標簽；其中，用于訓練得到所述預訓練的機器學習模型的負樣本用戶的樣本數據是基于從第二類候選用戶中抽取的候選用戶的用戶特征信息得到的，所述第二類候選用戶是未包含目標操作事件的候選用戶，所述目標操作事件是指對目標分類屬性下的目標對象進行操作的操作事件；所述候選用戶是通過如下方式從所述第二類候選用戶中抽取到的：基于所述第二類候選用戶的用戶特征信息所包含的歷史行為數據的頻次，確定所述第二類候選用戶的畫像密集度，所述畫像密集度與所述頻次為正相關關系；在畫像密集度高于預定的畫像密集度閾值的所述第二類候選用戶中，以第一比例抽取候選用戶，在畫像密集度低于或等于預定的畫像密集度閾值的所述第二類候選用戶中，以第二比例抽取候選用戶，所述第一比例大于第二比例； 獲取所述預訓練的機器學習模型輸出的目標用戶對目標分類屬性下的目標對象的偏好等級標簽； 若獲取的偏好等級標簽與預設的偏好等級標簽相匹配，則基于所述目標分類屬性生成所述目標用戶的用戶畫像。

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