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龙图腾网获悉中国人民财产保险股份有限公司申请的专利黑名单的挖掘方法、装置、及计算机可读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：CN117272161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202311380136.5，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权黑名单的挖掘方法、装置、及计算机可读存储介质是由何晓霞;颜巍;张铎;谭建斌;文艺;纪根苗;李慕涵设计研发完成，并于2023-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本黑名单的挖掘方法、装置、及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种黑名单的挖掘方法、装置、及计算机可读存储介质，其方法包括：获取多个客户的客户信息，根据客户信息构建至少一个知识图谱，多个客户包括黑名单客户和非黑名单客户；根据知识图谱提取各客户的客户特征，客户特征包括：图嵌入特征、图结构特征、以及客户风险特征；基于多个客户的客户特征，对单分类黑名单识别模型进行训练；采用训练好的单分类黑名单识别模型，对待测试客户是否属于黑名单进行预测，并根据预测结果更新历史黑名单。本申请结合知识图谱、特征工程、机器学习、人工智能等多种技术方法识别潜藏的黑名单客户，对黑名单进行自动扩展，得到新的黑名单，帮助企业进行业务风险管理以及提高风险管理能力，同时降低人力。

本发明授权黑名单的挖掘方法、装置、及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种黑名单的挖掘方法，其特征在于，包括： 获取多个客户的客户信息，根据所述客户信息构建至少一个知识图谱，其中，所述多个客户包括黑名单客户和非黑名单客户； 根据所述知识图谱提取各所述客户的客户特征，所述客户特征包括：图嵌入特征、图结构特征、以及客户风险特征； 基于所述多个客户的客户特征，对单分类黑名单识别模型进行训练，其中，所述单分类黑名单识别模型基于OC-KNN算法构建； 采用训练好的单分类黑名单识别模型，对待测试客户是否属于黑名单进行预测，并根据预测结果更新历史黑名单； 所述基于所述多个客户的客户特征，对单分类黑名单识别模型进行训练，包括： 基于至少部分黑名单客户的客户特征构建训练集，以及基于至少部分黑名单客户的客户特征以及至少部分非黑名单客户构建测试集； 设定所述单分类黑名单识别模型的参数K和排除样本比例γ； 根据欧式距离公式，确定所述训练集中每个样本的K近邻距离，其中，所述K近邻距离为一个样本的K个近邻距离的平均值； 对所述训练集中的所有训练样本的K近邻距离进行降序排列； 选取排列结果中位于第γ×m个样本的K近邻距离设定为阈值T，其中，所述m为预设值； 确定所述测试集中的各测试样本的K近邻距离，若一个测试样本的K近邻距离小于所述阈值T，则将其归属为目标类； 确定被归属为目标类的多个测试样本的灵敏度，当灵敏度最大时对应的参数K和排除样本比例γ，作为单分类黑名单识别模型的最终单分类黑名单识别模型。

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