长城证券股份有限公司李孟获国家专利权
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龙图腾网获悉长城证券股份有限公司申请的专利一种证券客户分析方法、存储介质及计算机设备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：CN119624649B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510161080.7，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种证券客户分析方法、存储介质及计算机设备是由李孟;徐楠;郑海涛;孙行设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种证券客户分析方法、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种证券客户分析方法、存储介质及计算机设备。基于RFM模型的证券客户分析方法，包括：获取证券客户的资产数据和交易数据；基于资产数据和交易数据构建用户与产品之间的偏好得分矩阵；基于用户与产品之间的偏好得分矩阵构建偏好传播网络；基于偏好传播网络输出的偏好值和扩展后的RFM模型计算目标概率；扩展后的RFM模型在资产匹配参数中引入交易热度、资产得分和回报得分三个因子。通过上述方式，本申请能够准确地进行证券用户与产品之间的交互行为分析。
本发明授权一种证券客户分析方法、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于RFM模型的证券客户分析方法，其特征在于，包括： 获取证券客户的资产数据和交易数据； 基于所述资产数据和所述交易数据构建用户与产品之间的偏好得分矩阵； 根据所述用户与产品之间的关联矩阵和所述用户之间的偏好相似度初始化网络结构； 对所述网络结构中每个用户节点设置初始偏好值； 基于所述初始偏好值定义偏好在所述网络结构中传播的规则，以形成偏好传播网络； 根据所述偏好传播网络中每个用户节点的偏好值，构建每个用户选择每个产品的概率模型，以生成每个用户选择每个产品的选择概率矩阵； 整合所述选择概率矩阵、扩展后的所述RFM模型参数执行层次聚类，以分配各用户的簇标签； 分析层次聚类中每个簇的特征，以识别典型的用户行为模式； 扩展后的所述RFM模型在资产匹配参数中引入交易热度、资产得分和回报得分三个因子。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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