(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211030984.9 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 中国银联股份有限公司 地址 200135 上海市浦东 新区含笑路36号 (72)发明人 朱奕凝　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 彭燕 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种目标对象确定方法、 装置、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种目标对象确定方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 用以精准地确定目标 对象。 由于本申请可以针对对象集中的任一对 象， 获取该对象的属性信息， 基于该属性信息以 及设定的对象特征确定算法， 获取该对象的对象 特征； 将该对象特征输入预先训练完成的融合模 型中， 基于融合模型的输出结果， 确定该对象的 评分值， 并可 以基于该评分值， 确定该对象是否 为目标对象。 基于此， 可 以实现精准地确定目标 对象的目的。 权利要求书2页 说明书20页 附图6页 CN 115439180 A 2022.12.06 CN 115439180 A 1.一种目标对象确定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 针对对象集中的任一对象， 获取所述对象的属性信息， 基于所述属性信息以及设定的 对象特征确定算法， 获取 所述对象的对象特 征； 将所述对象特征输入预先训练完成的融合模型中， 基于所述融合模型的输出结果， 确 定所述对象的评分值， 基于所述评分值， 确定所述对象是否为目标对象。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述属性信 息以及设定的对象特 征确定算法， 获取 所述对象的对象特 征， 包括： 按照所述对象的属性信息， 确定所述对象的属性子特 征； 基于所述对象的属性子特征以及所述对象特征确定算法中包含的至少一个特征确定 子算法， 确定所述对象的至少一个预测子特 征； 基于所述对象的属性子特征以及所述至少一个预测子特征， 确定所述对象特征中包含 的子特征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述特征确定子算法包括预先训练完成的 活跃度特 征识别子模型、 响应概 率特征识别子模型、 经济特 征评估子模型中的至少一种。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述属性子特征包括： 基础属性子特征以 及消费偏好子特 征中的至少一种； 其中， 所述基础属性子特征包括身份属性子特征、 地域属性子特征、 持卡属性子特征中 的至少一种； 所述消费偏好子特 征包括购买力子特 征、 消费偏好TGI指数子特 征中的至少一种。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述属性子特征以及所述至少一 个预测子特 征， 确定所述对象特 征中包含的子特 征， 包括： 基于嵌入算法， 确定每个属性子特征以及预测子特征的权重系数， 基于所述权重系数， 确定所述对象特 征中包含的子特 征。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 其中， 所述融合模型的输出结果是基于所 述融合模型中包 含的至少两个 基准子模型 各自对所述对象特 征的子输出结果而确定的。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述融合模型中包含的基准子模型包括： 轻量型梯度提升机LightGBM模型、 梯度提升类别型特征Catboost模型、 多层感知机MLP模型 中的至少两种。 8.根据权利要求1 ‑7任一所述的方法， 其特 征在于， 所述融合模型的训练过程包括： 获取第一样本集中包含的任一第 一样本对象特征， 所述第 一样本对象特征对应有样本 评分值标签； 将所述第一样本对象特征分别输入原始融合模型中包含的至少两个基准子模型中， 分 别获得每 个基准子模型输出的预测评分值； 将每个预测评分值输入原始融合模型中包含的次学习器子模型中， 获得所述 次学习器 子模型输出的识别评分值标签； 根据所述样本 评分值标签以及所述识别评分值标签， 对原 始融合模型进行训练。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于SHAP算法， 确定所述对象特征中包含的每个子特征对所述融合模型的输出结果的 贡献值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439180 A 210.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述评分值， 确定所述对象是否 为目标对象， 包括： 按照对象集中每个对象的评分值由大到小的顺序， 对每个对象进行排序， 将排序前设 定数量个对象， 确定为目标对象。 11.一种目标对象确定装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于针对对象集中的任一对象， 获取所述对象的属性信 息， 基于所述属性信 息以及设定的对象特 征确定算法， 获取 所述对象的对象特 征； 确定模块， 用于将所述对象特征输入预先训练完成的融合模型中， 基于所述融合模型 的输出结果， 确定所述对象的评分值， 基于所述评分值， 确定所述对象是否为目标对象。 12.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处 理器、 存储器； 所述存储器， 存储计算机指令； 所述处理器， 用于读取 所述计算机指令， 执 行如权利要求1 ‑10中任一项所述的方法。 13.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机可 执行指令， 所述计算机可执行指 令用于使 所述计算机执行如权利要求 1‑10中任一项 所述的 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439180 A 3