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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于时序模型的增员信息获取方法、装置、设备及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：CN115510980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211200544.3，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于时序模型的增员信息获取方法、装置、设备及介质是由任杰;张莉设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序模型的增员信息获取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于时序模型的增员信息获取方法，包括：将历史用户特征集及历史期望特征集进行时序关系添加及分类，以统计用户特征类型组合的用户特征概率及期望特征类型组合的期望特征概率；识别历史用户特征集及历史期望特征集之间的关联关系，并根据关联关系、用户特征概率及期望特征概率将初始训练数据集进行扩展，将得到扩展数据及历史数据作为训练数据集进行增员模型训练；通过训练完成的增员模型输出与候选用户相匹配的目标期望特征。本发明还涉及一种区块链技术，用户特征集及期望特征集可存储在区块链节点中。本发明还提出一种基于时序模型的增员信息获取装置、设备以及介质。本发明可以提高增员效率及增员质量。

本发明授权基于时序模型的增员信息获取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时序模型的增员信息获取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史用户特征集及历史期望特征集，分别将所述历史用户特征集及所述历史期望特征集进行时序关系添加，得到历史用户时序特征集及历史期望时序特征集，分别将所述历史用户时序特征集及所述历史期望时序特征集进行分类，得到用户特征类型及期望特征类型； 分别统计所述用户特征类型之间组合的用户特征概率及所述期望特征类型之间组合的期望特征概率； 将所述历史用户特征集及所述历史期望特征集作为初始训练数据集，并识别所述历史用户特征集及所述历史期望特征集之间的关联关系，并根据所述关联关系、所述用户特征概率及所述期望特征概率将所述初始训练数据集进行扩展，得到新训练数据集，合并所述初始训练数据集及所述新训练数据集作为目标训练数据集； 从所述目标训练数据集中获取用户特征集对应的真实期望特征集，利用预设的增员模型中的嵌入层将所述目标训练数据集进行位置编码，得到训练数据时序向量，其中所述目标训练数据集包括用户特征集及期望特征集，利用所述增员模型中的编码层将所述训练数据时序向量进行编码，得到训练数据特征向量，利用所述增员模型中的解码层中的多头注意力机制层对所述训练数据特征向量进行混合点积操作，得到训练数据关联特征向量，利用所述解码层中的正则层将所述训练数据关联特征向量进行解码，得到解码训练数据向量，将所述解码训练数据向量输入至解码层中的激活函数中输出所述用户特征集的的预测期望特征集，利用所述增员模型中的损失函数计算所述预测期望特征集和所述真实期望特征集的损失值，根据所述损失值调整所述增员模型的参数，直到所述损失值满足预设条件时，得到训练完成的增员模型； 获取待增员用户的候选用户特征集，并将所述候选用户特征集输入所述训练完成的增员模型中，得到所述候选用户特征集对应的目标期望特征集，根据所述目标期望特征集对所述待增员用户进行增员决策，得到增员结果。

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