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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利一种数据识别方法、装置、设备以及存储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：CN115186749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202210807295.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种数据识别方法、装置、设备以及存储介质是由王天祺;刘昊骋;徐世界;徐靖宇;田建设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据识别方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数据识别方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据技术领域。具体实现方案为：从目标存储器中获取训练样本集，训练样本集包括目标样本；由目标处理器根据策略挖掘算法，对训练样本集进行规则提取，得到备选规则集；根据备选规则集中的规则的目标样本率，对备选规则集中的规则进行筛选，生成最优规则集；根据最优规则集，对待识别数据进行识别，得到识别结果。本公开提供的一种数据识别方法、装置、设备以及存储介质，在规则的生成过程中实现了端到端的自动化流程，解决了规则生成需要耗费大量人工、对专家经验依赖度高的问题，而且对生成的备选规则集进行筛选，保证可以生成推理和判断效果更好的规则。

本发明授权一种数据识别方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据识别方法，包括： 从目标存储器中获取训练样本集，所述训练样本集包括目标样本；所述训练样本集中的训练样本包括用户账号、用户额度、用户在贷余额和用户是否逾期；所述目标样本为风险较高的用户账号对应的训练样本； 由目标处理器根据策略挖掘算法，对所述训练样本集进行规则提取，得到备选规则集； 根据所述备选规则集中的规则的目标样本率，对所述备选规则集中的规则进行筛选，生成最优规则集； 根据所述最优规则集，对待识别数据进行识别，得到识别结果； 其中，所述策略挖掘算法为联合排序算法，所述由目标处理器根据策略挖掘算法，对所述训练样本集进行规则提取，得到备选规则集，包括： 为所述训练样本集中的训练样本添加样本权重； 对所述训练样本集对应的特征进行分箱操作，并根据信息值对所述特征进行排序，得到排序结果； 根据所述排序结果，计算每个所述特征的分箱的目标样本率和样本权重均值，并找到目标样本率大于第一预设阈值的第一连续分箱； 根据所述样本权重均值，对所述第一连续分箱进行排序，得到第二连续分箱，将所述第二连续分箱对应的规则加入所述备选规则集； 若当前特征的所有分箱的目标样本率均不大于第一预设阈值，则将当前特征的分箱与下一个特征的分箱做交叉，得到新分箱，继续计算新分箱的目标样本率和样本权重均值，直到遍历完所有所述特征； 其中，所述样本权重的确定方法如下至少之一： 其中，为所述样本权重，为训练样本集中所有训练样本的用户额度之和； 其中，如果用户逾期，则将用户是否逾期确定为1；如果用户不逾期，则将用户是否逾期确定为0； 其中，sum用户是否逾期×在贷余额为训练样本集中所有训练样本的用户是否逾期与在贷余额的乘积和。

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