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龙图腾网恭喜平安银行股份有限公司申请的专利一种邮件处理方法、装置及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：CN113706115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111016447.4，技术领域涉及：G06Q10/107；该发明授权一种邮件处理方法、装置及存储介质是由陈文捷;曾利强设计研发完成，并于2021-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种邮件处理方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，本申请公开一种邮件处理方法、装置及存储介质，该方法包括：获取用户电子邮箱中的已处理邮件、已处理邮件的目标变量对应的邮件数据和关键特征变量对应的邮件数据；基于已处理邮件的目标变量对应的邮件数据和关键特征变量对应的邮件数据，对待训练的XGBoost模型进行训练，获得训练完成的XGBoost模型；获取用户电子邮箱中的待处理邮件及待处理邮件的关键特征变量对应的邮件数据；将待处理邮件的关键特征变量对应的邮件数据输入训练完成的XGBoost模型，获得待处理邮件的目标变量的预测值；基于待处理邮件的目标变量的预测值，确定待处理邮件的重要性级别。采用本申请可以提高邮件分类的智能性。

本发明授权一种邮件处理方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种邮件处理方法，其特征在于，包括：获取用户电子邮箱中的已收到邮件和已发送邮件，并获取所述已收到邮件和所述已发送邮件的属性数据；在确定已收到的第一邮件和已发送的第二邮件的属性数据满足对应条件的情况下，将所述第一邮件确定为已处理邮件，并将所述第二邮件确定为所述已处理邮件对应的邮件；所述第一邮件是所述已收到邮件中的任一封邮件，所述第二邮件是所述已发送邮件中的任一封邮件，所述对应条件包括：所述第二邮件的收件人包括所述第一邮件的发件人、所述第二邮件的发送时间大于所述第一邮件的接收时间、所述第二邮件与所述第一邮件的主题的相似度大于第一阈值、所述第二邮件与所述第一邮件的正文的相似度大于第二阈值，所述已处理邮件为已收到且已回复的邮件；将所述已处理邮件对应的邮件的发送时间与所述已处理邮件的接收时间的时间差，确定为所述已处理邮件的目标变量对应的邮件数据；若所述目标变量对应的邮件数据小于预设阈值，对应标签为1，若所述目标变量对应的邮件数据大于或者等于预设阈值，对应标签0；获取所述已处理邮件的至少两个基础特征变量中每个基础特征变量分别对应的邮件数据，所述基础特征变量用于表示所述已处理邮件的邮件属性，所述至少两个基础特征变量包括：是否包含附件、是否已查看、是否已回复、邮件所在文件夹、邮件所在文件夹筛选规则、邮件所属的类别、是否有后续标志、是否有添加提醒、邮件被发件人标识的重要性；对所述已处理邮件的至少两个基础特征变量中每个基础特征变量分别对应的邮件数据进行分组，利用如下公式计算每个基础特征变量包括的每个分组的证明力权重WOE； i代表该分组在该基础特征变量中的分组序号，good代表有响应,也即目标变量的标签为1，#goodi表示该分组中目标变量标签为1的邮件样本数量；bad代表无响应，也即目标变量的标签为0，#badi表示该分组中目标变量标签为0的邮件样本数量，#goodT表示该基础特征变量的所有分组中目标变量标签为1的邮件样本总数，#badT表示该基础特征变量的所有分组中目标变量标签为0的邮件样本总数；利用如下公式计算基础特征变量的多个分组的WOE的加权平均： 所述k表示该基础特征变量包括的分组总数，#goodi表示该分组中目标变量标签为1的邮件样本数量，#goodT表示该基础特征变量的所有分组中目标变量标签为1的邮件样本总数，#badi表示该分组中目标变量标签为0的邮件样本数量，#badT表示该基础特征变量的所有分组中目标变量标签为0的邮件样本总数；WOEi表示该基础特征变量第i个分组的证明力权重WOE；将IV值大于第三阈值的基础特征变量或IV值最大的前N个基础特征变量，确定为关键特征变量，获得所述已处理邮件的关键特征变量对应的邮件数据；基于所述已处理邮件的目标变量对应的邮件数据和所述关键特征变量对应的邮件数据，对待训练的XGBoost模型进行训练，获得训练完成的XGBoost模型；获取所述用户电子邮箱中的待处理邮件，以及所述待处理邮件的所述关键特征变量对应的邮件数据，所述待处理邮件为已收到且未回复的邮件；将所述待处理邮件的所述关键特征变量对应的邮件数据输入所述训练完成的XGBoost模型，获得所述待处理邮件的所述目标变量的预测值；基于所述待处理邮件的所述目标变量的预测值，确定所述待处理邮件的重要性级别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区深南东路5047号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。