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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利特征漂移幅度的识别方法、装置、设备和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：CN112149700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：201910575404.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权特征漂移幅度的识别方法、装置、设备和存储介质是由杨海华设计研发完成，并于2019-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征漂移幅度的识别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种特征漂移幅度的识别方法、装置、设备和存储介质，该方法中，设备按照时间序列，将预先获取到的数据样本进行划分，得到多个子数据样本，根据极端梯度提升模型对每个子数据样本进行训练，得到每个特征在每个时间段中的重要性指标，根据每个特征在不同时间段中的重要性指标，获取所述特征的漂移幅度，基于模型对特征漂移的幅度进行识别，简单易用，且准确度较高。

本发明授权特征漂移幅度的识别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种特征漂移幅度的识别方法，其特征在于，包括：采集获取数据样本，所述数据样本中包括至少一个特征，以及每个特征的时间信息；按照时间序列，将预先获取到的数据样本进行划分，得到多个子数据样本；其中，每个子数据样本中包括多个类型的特征数据；根据极端梯度提升模型对每个子数据样本进行训练，得到每个特征在每个时间段中的重要性指标；根据每个特征在不同时间段中的重要性指标，获取所述特征的漂移幅度；所述按照时间序列，将预先获取到的数据样本进行划分，得到多个子数据样本，包括：根据每个特征的时间信息，按照预设时间间隔按照时间序列将所述数据样本进行划分，得到所述多个子数据样本；所述预设时间间隔为评估周期；所述根据极端梯度提升模型对每个子数据样本进行训练，得到每个特征在每个时间段中的重要性指标，包括：采用极端梯度提升模型对每个子数据样本进行训练，得到每个子数据样本中的每个特征的重要性指标；遍历所述每个子数据样本，得到每个特征在每个时间段中的重要性指标；所述根据每个特征在不同时间段中的重要性指标，获取所述特征的漂移幅度，包括：根据每个特征在不同时间段中的重要性指标，获取每个特征随时间变化的偏差；对每个特征的偏差进行排序，得到每个特征的漂移幅度。

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