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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利用于风险画像构建的标签生成方法及装置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：CN119476956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411696230.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权用于风险画像构建的标签生成方法及装置是由吴杰;叶家炜;梁思成;谭言丹;夏丽莎设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于风险画像构建的标签生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于风险画像构建的标签生成方法及装置，具有这样的特征，包括步骤S1‑S3，将所有特征划分为多个子特征集合，根据重要性值、相关性值和特征筛选量，从子特征集合中选取特征，构建对应的筛选特征集合；步骤S4，对各个子特征集合，将子特征集合中每个目标对应的所有特征的值输入机器学习模型，结合该目标对应的风险判断标签，得到子特征集合中各个目标对应的预测值；步骤S5，对各个子特征集合，将对应的筛选特征集合的特征和预测特征进行合并，得到对应的模型特征集合；步骤S6，计算模型特征集合中各个目标对应的各个特征的woe值。总之，本方法能够生成提高风险画像准确度的多个标签和每个目标的对应标签值。

本发明授权用于风险画像构建的标签生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于风险画像构建的标签生成方法，用于根据风险相关数据生成各个目标对应的与风险画像相关的标签结果，所述风险相关数据包括各个所述目标对应的多个不同的特征的值，以及各个所述目标对应的风险判断标签，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，将所有所述特征划分为多个类别，生成对应各个所述类别的子特征集合，所述子特征集合包括至少一个所述特征和该特征对应的所有所述值； 步骤S2，对各个所述子特征集合，根据所述子特征集合中所述特征的数量和所述特征对应的所述值，计算得到各个所述特征的重要性值和相关性值以及特征筛选量； 步骤S3，对各个所述子特征集合，根据所述重要性值、所述相关性值和所述特征筛选量，从所述子特征集合中选取所述特征，构建得到对应的筛选特征集合； 步骤S4，对各个所述子特征集合，将所述子特征集合中每个所述目标对应的所有所述特征的值输入机器学习模型，结合该目标对应的所述风险判断标签，得到所述子特征集合中各个所述目标对应的预测值作为所述目标在该子特征集合中对应的预测特征的值； 步骤S5，对各个所述子特征集合，将对应的所述筛选特征集合的特征和所述预测特征进行合并，得到对应的模型特征集合； 步骤S6，对各个所述模型特征集合，进行分箱计算得到所述模型特征集合中各个所述目标对应的各个所述特征的分箱值，并根据所述模型特征集合对应的所有所述分箱值和所述风险判断标签，计算得到所述模型特征集合中各个所述目标对应的各个所述特征的woe值，其中，所述目标的所述标签结果为该目标在各个所述模型特征集合中的各个所述特征及其对应的所述woe值，用于风险画像构建的标签生成方法应用于金融领域，所述风险相关数据为金融交易数据D＝[V X Y]，其中，V＝{v1,...,vn}代表交易账户集合，每个交易账户即目标，对于每一个vi∈V都有一个是否非法的二进制标签即分线判断标签yi∈Y，n是交易账户数量，特征空间为X，其中X＝{X1,X2,…,Xd}，Xi＝{χi,k|k＝1,2,…,n}，代表特征xi的特征集合，其中xi,k表示第k个交易账户对应特征xi的值。

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