中国联合网络通信有限公司辽宁省分公司李菲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国联合网络通信有限公司辽宁省分公司申请的专利一种基于机器学习的业务分配方法及相关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：CN120782215B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511247616.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于机器学习的业务分配方法及相关装置是由李菲;王男;王昊;唐亮;刘凌晖;王岩设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的业务分配方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的业务分配方法及相关装置，本发明涉及计算机技术领域，方法包括：获取多源历史数据，并对所述多源历史数据进行特征提取，得到初始特征数据；通过随机森林模型和Lasso回归模型对所述初始特征数据进行特征筛选，得到目标特征数据；基于所述目标特征数据和所述目标特征数据对应的业务量数据构建训练集和验证集，并基于所述训练集对预设预测模型进行训练，通过所述验证集对训练后的预设预测模型进行验证，得到目标预测模型；获取多源实时数据，并获取多源实时数据中与所述目标特征数据对应的实时特征；将所述实时特征输入所述目标预测模型，得到预测结果，并根据所述预测结果完成业务需求预测。
本发明授权一种基于机器学习的业务分配方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的业务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源历史数据，并对所述多源历史数据进行特征提取，得到初始特征数据，所述多源历史数据至少包括历史业务数据、历史营销活动数据、历史天气信息和历史指导信息； 通过随机森林模型和Lasso回归模型对所述初始特征数据进行特征筛选，得到目标特征数据，并记录所述目标特征数据的类型信息； 基于所述目标特征数据和所述目标特征数据对应的业务量数据构建训练集和验证集，并基于所述训练集对预设预测模型进行训练，通过所述验证集对训练后的预设预测模型进行验证，得到目标预测模型，所述预设预测模型包括梯度提升决策树、深度神经网络、自回归积分滑动平均子模型和长短期记忆网络； 根据所述多源历史数据、多源实时数据和所述类型信息，通过所述目标预测模型，得到业务需求的预测结果，并根据所述预测结果完成业务分配。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国联合网络通信有限公司辽宁省分公司，其通讯地址为：110000 辽宁省沈阳市和平区市府大路157号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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