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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利基于线上日志数据的模板挖掘方法、装置、设备及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：CN117034047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310830898.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于线上日志数据的模板挖掘方法、装置、设备及介质是由孙梓淇设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于线上日志数据的模板挖掘方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用于金融科技领域，尤其涉及一种基于线上日志数据的模板挖掘方法、装置、设备及介质。本发明对日志数据中的句子进行实体识别和筛选，得到目标实体，构建包含节点、节点之间的边和权重的初始图结构，对所有节点进行聚类得到N个实体聚类集合，计算每个实体聚类集合的模块度，若N个实体聚类集合的模块度之和大于预设阈值，根据N个实体聚类集合中节点对应的目标实体构建对应实体聚类集合的模板，得到N个模板，通过将频率高的命名实体确定为目标实体，提高了模板的唯一性，通过模块度评估实体聚类集合的聚类质量，提高了实体聚类集合的聚类质量，从而提高了对应模板的质量，在金融科技领域的保险行业中有效提高了业务人员的工作效率。

本发明授权基于线上日志数据的模板挖掘方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于线上日志数据的模板挖掘方法，其特征在于，所述模板挖掘方法包括： 获取包括至少一个日志数据的数据集，对每个日志数据中的句子进行实体识别，得到对应的命名实体，统计每个相同的命名实体在所述数据集中出现的频率，根据所述频率对所有的命名实体进行筛选，得到目标实体； 针对任两个目标实体，计算所述两个目标实体之间的相似度，将每个目标实体作为一节点，将所述相似度作为连接所述两个目标实体之间的边的权重，遍历所有目标实体，得到包含节点、边和权重的初始图结构； 对所述初始图结构中的所有节点进行聚类，得到N个实体聚类集合，统计所有节点之间的边的第一数量，以及每个实体聚类集合中的节点之间的边的第二数量和边的权重之和，N为大于0的整数； 针对任一实体聚类集合，计算所述实体聚类集合的第二数量和所述第一数量的比值，得到第一模块参数，计算所述实体聚类集合的权重之和和所述第一数量的比值，得到第二模块参数，对所述第一模块参数和所述第二模块参数的平方进行加权求和，得到所述实体聚类集合的模块度，所述模块度用于表征所述实体聚类集合的聚类质量； 遍历所有的实体聚类集合，得到N个模块度，比较N个模块度之和和预设阈值的大小，若所述模块度之和大于所述预设阈值，根据所述N个实体聚类集合中节点对应的目标实体构建对应实体聚类集合的模板，得到N个模板； 所述对所述初始图结构中的所有节点进行聚类，得到N个实体聚类集合，包括： 将所述初始图结构中的每个节点确定为一个实体聚类集合； 聚类过程包括： 针对任一节点，确定与所述节点不在同一个实体聚类集合中的若干个邻居节点，针对任一所述邻居节点，将所述节点分配给所述邻居节点对应的实体聚类集合，计算所述对应的实体聚类集合的第一模块度，所述第一模块度用于衡量当将所述节点分配给所述邻居节点对应的实体聚类集合之后，对应的实体聚类集合的聚类质量； 遍历所有的邻居节点，得到若干个第一模块度，比较最大的第一模块度和模块度阈值的大小，得到比较结果，根据所述比较结果对所述节点对应的实体聚类集合进行优化； 遍历所有的节点，对所有的节点对应的实体聚类集合进行优化，得到优化后的若干个实体聚类集合； 将所述优化后的若干个实体聚类集合分别看作一个优化后的节点，计算任两个优化后的节点之间的第二相似度，将所述第二相似度作为连接所述任两个优化后的节点之间的边的第二权重，遍历所有优化后的节点，得到包含优化后的节点、边和第二权重的优化后的图结构； 根据所述聚类过程对所述优化后的图结构中的若干个优化后的节点进行聚类，得到再次优化后的若干个实体聚类集合，以此类推，直至所有目标实体对应的实体聚类集合不再发生变化，得到N个实体聚类集合。

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平安人寿保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46、54、58、59层；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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