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龙图腾网恭喜每日互动股份有限公司申请的专利基于神经网络模型的用户处理方法、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：CN119006181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411472075.X，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于神经网络模型的用户处理方法、装置、设备及介质是由俞锋锋;方毅;王志豪设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的用户处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及基于神经网络模型的用户处理方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待投保的用户数据集，其包括若干待投保的用户的初始数据；对待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的初始数据进行标准化处理，得到待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的标准化数据；将待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的标准化数据输入至经训练的神经网络模型进行推理，得到待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的风险值；根据待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的风险值和预设的若干风险值阈值将待投保的用户数据集中的待投保的用户进行分类。本发明能获取待投保的用户的风险高低类别。

本发明授权基于神经网络模型的用户处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的用户处理方法，其特征在于，所述处理方法包括以下步骤：获取待投保的用户数据集，所述待投保的用户数据集包括若干待投保的用户的初始数据，每一待投保的用户的初始数据包括对应的待投保的用户的若干属性信息；对待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的初始数据进行标准化处理，得到待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的标准化数据；每一待投保的用户的标准化数据包括对应的待投保的用户的若干经标准化处理后的属性信息；将待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的标准化数据输入至经训练的神经网络模型进行推理，得到待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的风险值；所述经训练的神经网络模型用于根据输入的用户的标准化数据推理得到对应的用户的风险值；所述经训练的神经网络模型根据训练用户集中每一训练用户的标准化数据和对应的风险值得到，任一训练用户的风险值与该训练用户的实际理赔次数正相关，任一训练用户的风险值与该训练用户的理赔金额正相关；所述训练用户集通过对历史用户集进行筛除处理得到，所述筛除处理包括将属于同一簇中的风险值异常的历史用户筛除，不同簇中的风险值异常的历史用户的数量与对应簇中历史用户的数量、所有簇中历史用户的平均数量、对应簇中历史用户的风险值的方差和所有簇中历史用户的风险值的平均方差相关；根据待投保的用户数据集中的每一待投保的用户的风险值和预设的若干风险值阈值将待投保的用户数据集中的待投保的用户进行分类；所述训练用户集的获取过程包括：获取历史用户集，所述历史用户集包括若干历史用户，每一历史用户的标准化数据包括对应的历史用户的若干经标准化处理后的属性信息；根据对应的标准化数据将历史用户集中的历史用户进行分组，使每一组包括的历史用户的每一经标准化处理后的属性信息相同或属于同一预设的范围；根据组内历史用户的标准化数据的距离将每一组内的历史用户划分为若干簇；根据每一簇内历史用户的风险值对簇内的风险值异常的历史用户进行筛除；将所有簇内剩余的历史用户构成的历史用户集确定为训练用户集；根据每一簇内历史用户的风险值对簇内的风险值异常的历史用户进行筛除包括：获取第一簇内历史用户的数量；第一簇为对任一组内的历史用户划分得到的任一簇；获取第一簇内历史用户的风险值的方差；将第一簇内历史用户的数量、所有簇的历史用户的平均数量、第一簇内历史用户的风险值的方差和所有簇的历史用户的风险值的平均方差在预设的筛除比例表中进行匹配；所述预设的筛除比例表包括若干条目，每一条目包括一个数量范围、一个平均数量范围、一个方差范围、一个平均方差范围和一个筛除比例；所述筛除比例表满足以下条件：相同数量范围、相同平均数量范围和相同方差范围的两个条目中，平均方差范围对应的平均方差较大的条目的筛除比例小于平均方差范围对应的平均方差较小的条目的筛除比例；相同数量范围、相同平均数量范围和相同平均方差范围的两个条目中，方差范围对应的方差较大的条目的筛除比例大于方差范围对应的方差较小的条目的筛除比例；相同数量范围、相同方差范围和相同平均方差范围的两个条目中，平均数量范围对应的平均数量较大的条目的筛除比例小于平均数量范围对应的平均数量较小的条目的筛除比例；相同平均数量范围、相同方差范围和相同平均方差范围的两个条目中，数量范围对应的数量较大的条目的筛除比例大于数量范围对应的数量较小的条目的筛除比例；如果匹配成功，则将匹配成功的条目中的筛除比例确定为第一簇的筛除比例；按照对应的风险值从小到大的顺序对第一簇内的历史用户进行排序，将第一簇中对应的风险值最小的前第一百分比的历史用户和风险值最大的前第一百分比的历史用户从第一簇中筛除；所述第一百分比为第一簇的筛除比例的一半。

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