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龙图腾网获悉中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司申请的专利模型训练方法、对象流失预测方法、装置和电子设备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：CN116070715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310103002.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法、对象流失预测方法、装置和电子设备是由林质锐;何易超;朱富荣;李婧丹;李博尊设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、对象流失预测方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种模型训练方法、对象流失预测方法、装置和电子设备，涉及人工智能和大数据技术领域，方法包括：根据相同类型对象的对象信息构建正样本对，不同类型对象的对象信息构建负样本对，而对象信息中包括行为信息、属性信息和活跃度信息，根据正样本对中包含的各个对象信息和负样本对包括的各个对象信息，识别模型可以学习到相似的对象信息间的语义信息，以及不相似的对象信息间的语义信息，使得训练得到的识别模型在对同类型对象的对象信息进行识别时可以缩小同类型对象信息间的差异，以及增大不同类型对象信息间的差异性，以提高识别模型识别到的对象信息的目标特征向量的准确性，进而提高基于目标特征向量进行对象流失预测的准确性。

本发明授权模型训练方法、对象流失预测方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集；其中，每一个所述训练样本包括正样本对和负样本对；所述正样本对包括相同类型对象的对象信息；所述负样本对包括不同类型对象的对象信息；所述对象信息包括行为信息、属性信息和活跃度信息；类型指示用户为具有流失风险或不具有流失风险； 针对每一个所述训练样本，将所述训练样本输入识别模型，输出所述正样本对包括的各个对象信息的目标特征向量和所述负样本对包括的各个对象信息的目标特征向量； 根据所述正样本对包括的各个对象信息的目标特征向量和所述负样本对包括的各个对象信息的目标特征向量，确定损失函数； 根据所述损失函数，对所述识别模型进行训练； 获取训练样本集之前，还获取多个第二对象的历史活跃度信息；根据各个所述第二对象的历史活跃度信息，确定各个所述第二对象的活跃度值；根据各个所述第二对象的活跃度值，从多个第二对象中确定对应目标活跃度等级的第一对象；获取对应目标活跃度等级的第一对象的对象信息；并根据所述第一对象的对象信息，生成多个训练样本，以构成所述训练样本集；其中，第一对象包括各种真实场景下的用户。

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建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司，其通讯地址为：100033 北京市西城区金融大街25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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