度小满科技(北京)有限公司李珊珊获国家专利权
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龙图腾网获悉度小满科技(北京)有限公司申请的专利样本评估方法、装置、存储介质及电子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：CN115147207B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210841920.0，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权样本评估方法、装置、存储介质及电子装置是由李珊珊;杨青设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本样本评估方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种样本评估方法、装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：确定训练样本的第一任务标签和第二任务标签，其中，第一任务标签用于预测通过概率，第二任务标签用于预测守约概率；对训练样本进行特征筛选，得到第一特征和第二特征；通过第一任务标签、第二任务标签、第一特征和第二特征训练初始多任务模型，得到目标多任务模型；通过目标多任务模型对目标样本进行评估。本发明解决了相关技术无法精准识别拒绝样本中的优质用户的技术问题。
本发明授权样本评估方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种样本评估方法，其特征在于，包括： 确定训练样本的第一任务标签和第二任务标签，其中，所述第一任务标签用于预测通过概率，所述第二任务标签用于预测守约概率； 对所述训练样本进行特征筛选，得到第一特征和第二特征，其中，所述第一特征包括有贷后表现的样本和被拒绝的样本，所述第二特征包括有贷后表现的样本； 通过所述第一任务标签、所述第二任务标签、所述第一特征和所述第二特征训练初始多任务模型，得到目标多任务模型； 通过所述目标多任务模型对目标样本进行评估； 其中，所述方法还包括： 利用所述第一任务标签确定第一损失函数，以及利用所述第二任务标签确定第二损失函数，其中，所述第一损失函数为第一模型的损失函数，所述第二损失函数为第二模型的损失函数，所述第一模型利用所述第一特征训练得到，所述第二模型利用所述第二特征训练得到；将所述第一损失函数的方差和所述第二损失函数的方差作为权重的不确定性加权，得到目标损失函数；采用所述目标损失函数优化所述初始多任务模型，得到所述目标多任务模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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