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龙图腾网获悉中信百信银行股份有限公司申请的专利一种基于梯度提升树的因果推断模型的构建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：CN117313863B 。

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：202311299183.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于梯度提升树的因果推断模型的构建及相关装置是由夏范进设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度提升树的因果推断模型的构建及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于梯度提升树的因果推断模型的构建及相关装置，涉及人工智能技术领域，包括获取多个对象的干预信息、个体特征和个体效应，其中，所述个体效应包括对象受到干预之前的第一个体效应和受到干预之后的第二个体效应；由多个对象的干预信息、个体特征和个体效应构建数据集，其中，对象的干预信息、个体特征和第一个体效应为输入标签，第二个体特征效应为输出标签；构建基于梯度提升树的因果推断模型，利用所述数据集对因果推断模型进行训练和验证，得到训练完成的因果推断模型；本发明通过结合GBDT的学习能力和因果推断模型的目标，实现了在个体层面上精准的预测，有助于优化个性化决策和干预策略，从而为各个领域带来更大的价值。

本发明授权一种基于梯度提升树的因果推断模型的构建及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度提升树的因果推断模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取多个对象的干预信息、个体特征和个体效应，其中，所述个体效应包括对象受到干预之前的第一个体效应和受到干预之后的第二个体效应；所述个体特征包括基础属性、行业属性、操作频率、计划预算和生效物料规模中的至少一种；个体效应包括最近一天展现量、最近一天消费量、最近一天点击量；所述干预信息包括广告的投放和优惠策略的实施； 由多个对象的干预信息、个体特征和个体效应构建数据集，其中，对象的干预信息、个体特征和第一个体效应为输入标签，第二个体效应为输出标签； 构建基于梯度提升树的因果推断模型，利用所述数据集对因果推断模型进行训练和验证，得到训练完成的因果推断模型； 获取对象的第一个体效应，包括： 识别结果数据中的失真数据并进行剔除，对剔除后的结果数据执行数据清洗和数据修复； 对清洗后的数据进行格式、粒度、向量化转换，得到对象的第一个体效应； 由多个对象的干预信息、个体特征和个体效应构建数据集之后，包括： 按照8：2的比例将所述数据集划分为训练集和验证集； 计算每个训练样本的第一个体效应和第二个体效应的效应差值得到干预效应； 利用所述数据集对因果推断模型进行训练和验证，包括： 将所述训练集和验证集依次输入因果推断模型中，所述因果推断模型学习个体特征与第二个体效应之间的因果关系后，输出预测个体效应； 计算预测个体效应与第二个体效应的损失值； 判断所述损失值是否大于预设的损失标准： 若是，则因果推断模型训练和完成； 否则，重新对因果推断模型进行迭代优化，以使得到的因果推断模型的损失值达到预设标准。

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