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龙图腾网获悉航天信息股份有限公司申请的专利一种政策匹配方法、装置、设备和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：CN114693011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202011562375.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种政策匹配方法、装置、设备和介质是由崔璐;王军浩;郑韶霞设计研发完成，并于2020-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种政策匹配方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种政策匹配方法、装置、设备和介质，由于该方法中在确定匹配分值是基于待匹配政策的每种指标的关键词，相比与现有技术中的基于政策的可量化指标进行匹配的方法，该方法中根据政策的每种指标的关键词参考的指标更多，因此确定的匹配分值更准确，从而根据匹配分值及预设阈值，确定待匹配用户与待匹配政策是否匹配时的精准度更高。

本发明授权一种政策匹配方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种政策匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 确定待匹配用户针对待匹配政策的每个目标行为属性信息，并根据预先保存的所述待匹配用户的每个目标基础属性信息，确定所述待匹配用户的每个目标属性信息； 基于预先训练完成的政策匹配模型，根据输入的所述待匹配用户的目标属性信息、及所述待匹配政策的每种指标的关键词，获取所述待匹配用户与所述待匹配政策的匹配分值； 根据所述匹配分值及预设阈值，确定所述待匹配用户与所述待匹配政策是否匹配； 所述政策匹配模型的训练过程包括： 针对样本集中的任一样本匹配组合，获取所述样本匹配组合以及所述样本匹配组合对应的第一标签信息，其中所述样本匹配组合包括政策的每种指标的关键词及用户的每个属性信息，所述第一标签信息标识所述样本匹配组合中的政策与用户的匹配分值； 将所述样本匹配组合输入到原始深度学习模型中，获取输出的所述样本匹配组合的第二标签信息； 根据所述第一标签信息和所述第二标签信息，对所述原始深度学习模型的各参数的参数值进行调整，得到训练完成的所述政策匹配模型； 所述将所述样本匹配组合输入到原始深度学习模型中，获取输出的所述样本匹配组合的第二标签信息包括： 将所述样本匹配组合输入到所述原始深度学习模型中，根据所述样本匹配组合中的政策的每种指标的关键词与用户的每个属性信息，确定所述样本匹配组合中的政策与用户的关联度值； 获取输出的标识所述样本匹配组合的所述关联度值的第二标签信息。

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