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龙图腾网获悉维萨国际服务协会申请的专利用于分类模型的无监督训练期间的自适应特征优化的系统、方法和计算机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：CN118679473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202380009946.1，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权用于分类模型的无监督训练期间的自适应特征优化的系统、方法和计算机程序产品是由许昊;A·唐格里;C·切蒂亚设计研发完成，并于2023-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于分类模型的无监督训练期间的自适应特征优化的系统、方法和计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供了系统，其包括处理器，该处理器用于：接收包括多个数据记录的训练数据集；使用机器学习模型计算该多个数据记录的特征投影误差和分类得分；根据特征投影误差确定特征的分布；将尺度缩减函数应用于假阳性分类分布中的特征的每个特征值以提供尺度缩减的特征值集合；将尺度放大函数应用于假阴性分类分布中的特征的每个特征值以提供尺度放大的特征值集合；将该尺度缩减的特征值集合和尺度放大的特征值集合与训练数据集组合以提供更新的训练数据集；以及使用更新的训练数据集训练机器学习模型以提供更新的经训练的机器学习模型。提供了方法和计算机程序产品。

本发明授权用于分类模型的无监督训练期间的自适应特征优化的系统、方法和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种特征管理系统，包括： 至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程或配置为： 从外部系统接收包括多个数据记录的训练数据集，每个数据记录包括多个特征的多个特征值，所述多个特征的多个特征值对应于与支付交易相关联的交易数据的值，所述多个特征包括对应于与支付交易相关联的交易数据；其中所述外部系统包括发行方系统、商家系统、交易服务提供商系统的一者或多者； 使用经训练的机器学习模型来计算所述多个数据记录中的每个数据记录中的所述多个特征中的每个特征的特征投影误差； 使用所述经训练的机器学习模型来计算所述多个数据记录中的每个数据记录的分类得分； 基于每个数据记录的所述分类得分，根据每个数据记录中的所述多个特征中的每个特征的特征投影误差来确定特征的分布，其中根据特征投影误差的特征的所述分布包括： 特征的假阳性分类分布，所述假阳性分类分布包括根据具有假阳性分类的每个数据记录中的所述多个特征中的每个特征的特征投影误差的特征的分布；以及 特征的假阴性分类分布，所述假阴性分类分布包括根据具有假阴性分类的每个数据记录中的所述多个特征中的每个特征的特征投影误差的特征的分布； 将尺度缩减函数应用于在所述假阳性分类分布中具有最高投影误差值的特征的每个特征值，以提供尺度缩减的特征值集合； 将尺度放大函数应用于在所述假阴性分类分布中具有最低投影误差值的特征的每个特征值，以提供尺度放大的特征值集合； 将所述尺度缩减的特征值集合和所述尺度放大的特征值集合与所述训练数据集组合，以提供更新的训练数据集；以及 使用所述更新的训练数据集来训练所述经训练的机器学习模型，以提供更新的经训练的机器学习模型； 其中，所述特征管理系统能够响应于接收到对生产机器学习的推断的请求而实时生成推断，所述推断的请求由数据源生成并且与令牌服务任务、认证任务、欺诈检测任务的一者或多者相关联；其中，所述数据源包括执行交易的客户； 其中，生产机器学习模型被用于生成所述推断，并且所述生产机器学习模型包括所述经训练的机器学习模型和所述更新的经训练的机器学习模型的一者或多者。

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