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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利账户推荐模型的训练方法、账户推荐方法、装置和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：CN116467521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310450321.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权账户推荐模型的训练方法、账户推荐方法、装置和设备是由罗明珠;郑显凌;李志兴;马璇设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本账户推荐模型的训练方法、账户推荐方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种账户推荐模型的训练方法、账户推荐方法，涉及人工智能技术领域。该账户推荐模型的训练方法包括：获取目标样本资源对象，和目标样本资源对象关联的多个第一待推荐样本账户，并将目标样本资源对象，以及多个第一待推荐样本账户输入至预先训练好的通用账户推荐模型，进而，得到各第一待推荐样本账户分别针对目标样本资源对象的预测资源转移倾向度；从而，根据预测资源转移倾向度，获取目标样本资源对象对应的预测标准差；最后，基于预测标准差，将通用账户推荐模型中的初始标准差替换为预测标准差，得到目标样本资源对象的专用账户推荐模型。该方法中，确定出专用账户推荐模型可以提高账户推荐的精确度。

本发明授权账户推荐模型的训练方法、账户推荐方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种账户推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先训练好的通用账户推荐模型； 获取目标样本资源对象，以及获取所述目标样本资源对象关联的多个第一待推荐样本账户；所述第一待推荐样本账户为针对所述目标样本资源对象具有潜在预设行为的账户； 将所述目标样本资源对象，以及所述多个第一待推荐样本账户输入至所述通用账户推荐模型，得到各所述第一待推荐样本账户分别针对所述目标样本资源对象的预测资源转移倾向度；所述预测资源转移倾向度表征第一待推荐样本账户针对所述目标样本资源对象执行预设行为的预测概率； 根据所述目标样本资源对象的预测资源转移倾向度，得到针对目标样本资源对象的资源倾向度最高的账户；基于资源倾向度最高的账户特征信息，获取所述目标样本资源对象对应的预测标准差；所述预测标准差是适用于目标样本资源对象的标准差，用于表示目标样本资源对象关联的多个第一待推荐样本账户的分布情况； 基于所述预测标准差，将所述通用账户推荐模型中的初始标准差替换为所述预测标准差，得到所述目标样本资源对象的专用账户推荐模型；所述初始标准差为所述通用账户推荐模型中预设的标准差固定值； 所述获取目标样本资源对象，包括：获取多个候选样本资源对象，以及获取各所述候选样本资源对象分别关联的多个第二待推荐样本账户；所述候选样本资源对象为金融业务系统中待转移的资源对象；所述第二待推荐样本账户为针对所述候选样本资源对象具有潜在预设行为的账户； 将所述候选样本资源对象，以及所述候选样本资源对象分别关联的多个第二待推荐样本账户输入至所述通用账户推荐模型，得到各所述第二待推荐样本账户分别针对所述候选样本资源对象的预测资源转移倾向度； 根据所述候选样本资源对象的预测资源转移倾向度，从所述多个第二待推荐样本账户获取预测资源转移倾向度最高的目标样本账户；所述目标样本账户为所述多个第二待推荐样本账户中预测资源转移倾向度最高的样本账户；获取所述目标样本账户对应的实际账户特征信息，以及根据所述目标样本账户针对所述候选样本资源对象的预测资源转移倾向度，获取所述目标样本账户对应的预测账户特征信息；将所述实际账户特征信息与所述预测账户特征信息之差确定为所述候选样本资源对象的预测误差；根据各所述候选样本资源对象分别对应的所述预测误差，获取各所述候选样本资源对象的平均预测误差；将所述预测误差小于所述平均预测误差的所述候选样本资源对象确定为目标样本资源对象。

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