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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品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：CN119379400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411931332.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品是由金阳;张珺珺;万芊;杨珂;刘铁;王昊天设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能领域，可以提高在与购买汽车相关的信息比较稀疏的场景下的预测准确性和推荐有效性。该汽车产品的推荐方法包括：在得到第一用户授权的情况下获取第一用户在银行系统中的数据，以得到第一初始数据，然后从中筛选出与用户购车意愿最相关的M个特征数据，得到第一特征集合，利用第一特征集合构造以自然语言表示的第一提示指令；将第一提示指令输入给用户购车意愿识别模型，并获取用户购车意愿识别模型输出的第一购车意愿识别结果，该用户购车意愿识别模型为对预训练的大语言模型微调训练得到的；当第一购车意愿识别结果满足潜在购车条件时，向第一用户推荐汽车产品。

本发明授权汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种汽车产品的推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一用户对使用其在银行系统中的数据的授权； 在得到第一用户授权后获取所述第一用户在银行系统中的数据，得到第一初始数据； 从所述第一初始数据中筛选出与M个特征对应的M个特征数据，得到第一特征集合，其中，所述M个特征为通过特征工程算法筛选出的与用户购车意愿最相关的一组特征，其中，M为大于或等于2的整数；其中，所述特征工程算法是通过n个随机森林模型构建的，每个随机森林模型用于预测汽车的n个属性其中之一，n为大于或等于2的整数； 利用所述第一特征集合构造以自然语言表示的第一提示指令； 将所述第一提示指令输入给用户购车意愿识别模型，并获取所述用户购车意愿识别模型输出的第一购车意愿识别结果，其中，所述用户购车意愿识别模型为对预训练的大语言模型微调训练后得到的；以及 当所述第一购车意愿识别结果满足潜在购车条件时，向所述第一用户推荐汽车产品； 其中，对预训练的大语言模型微调训练以得到所述用户购车意愿识别模型的过程包括： 在获取到用户对使用其银行系统中的数据的授权的情况下，获取已购车用户的数据和未购车用户的数据并从中分别筛选出所述M个特征对应的M个特征数据以构造指令微调数据集， 利用所述指令微调数据集对所述大语言模型进行微调训练以得到所述用户购车意愿识别模型，其中，已购车用户为购买了银行系统中的汽车分期产品的用户，未购车用户为没有使用银行系统中与汽车相关的任何产品的用户； 其中，所述M个特征的筛选过程包括： 获取所述已购车用户对使用其银行系统中的数据的授权； 在得到所述已购车用户的授权后，获取所述已购车用户在银行系统中的数据，并基于所述已购车用户购买的汽车分期产品中汽车的n个属性的类别信息得到所述已购车用户的n个标签； 训练n个随机森林模型，其中，在训练每个随机森林模型时以与该随机森林模型要预测的属性对应的标签标注所述已购车用户，并以所述已购车用户在银行系统中的数据为输入，训练该随机森林模型；以及 在n个所述随机森林模型训练完成后，基于n个所述随机森林模型的特征重要性，筛选出所述M个特征。

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