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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网点选址方法和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：CN115965410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310024931.4，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权网点选址方法和装置是由吴欢;方珺;林慕云;李芳设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本网点选址方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种网点选址方法和装置，特别涉及人工智能领域，所述方法包括：基于多个待选网点地址对应的当前特征信息和多个已训练决策树模型对应的输入特征属性，得到对应所述输入特征属性的多个当前输入特征信息，并基于所述当前输入特征信息和对应的已训练决策树模型，得到多个备选网点类型；基于所述备选网点类型对应的已训练决策树模型的模型准确率，得到所述备选网点类型对应的可靠系数；基于所述可靠系数，从所述备选网点类型中确定所述待选网点地址对应的目标网点类型，并基于所述目标网点类型，从多个待选网点地址中确定最终网点地址。本发明能够提高网点选址的准确性和速度，并降低网点选址的成本，从而提高网点选址的效率。

本发明授权网点选址方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种网点选址方法，其特征在于，包括： 基于多个待选网点地址对应的当前特征信息和多个已训练决策树模型对应的输入特征属性，得到对应所述输入特征属性的多个当前输入特征信息，并基于所述当前输入特征信息和对应的已训练决策树模型，得到多个备选网点类型； 基于所述备选网点类型对应的已训练决策树模型的模型准确率，得到所述备选网点类型对应的可靠系数； 基于所述可靠系数，从所述备选网点类型中确定所述待选网点地址对应的目标网点类型，并基于所述目标网点类型，从多个待选网点地址中确定最终网点地址； 所述方法，进一步包括： 在基于多个待选网点地址对应的当前特征信息和多个已训练决策树模型对应的输入特征属性，得到对应所述输入特征属性的多个当前输入特征信息之前， 基于多个历史网点特征信息中预设的多个初始特征信息以及所述初始特征信息对应的历史网点类型，确定除所述初始特征信息外的其他历史网点特征信息对应的历史网点类型，其中，多个所述初始特征信息对应的历史网点类型两两不同； 基于所述历史网点特征信息、对应的历史网点类型和与预设的多个未训练决策树模型对应预设的多个输入特征属性，得到对应所述未训练决策树模型的多个待划分样本，并基于预设的样本比例，确定多个所述待划分样本中的多个训练样本和测试样本； 使用对应的所述训练样本训练所述未训练决策树模型，得到对应的已训练决策树模型，并使用对应的所述测试样本对所述已训练决策树模型进行测试，得到对应的模型准确率； 其中，所述基于多个历史网点特征信息中预设的多个初始特征信息以及所述初始特征信息对应的历史网点类型，确定除所述初始特征信息外的其他历史网点特征信息对应的历史网点类型，包括： 将所述初始特征信息作为聚类中心特征信息，并将除所述初始特征信息外的其他历史网点特征信息作为待分类特征信息； 确定每个所述待分类特征信息和每个所述聚类中心特征信息的第二欧氏距离，并基于所述第二欧氏距离，确定与对应待分类特征信息最接近的聚类中心特征信息为对应的最近聚类中心特征信息； 分别基于对应最近聚类中心特征信息相同的多个所述待分类特征信息，得到对应的多个初始目标聚类，并将对应的最近聚类中心特征信息的历史网点类型作为所述初始目标聚类对应的聚类类型； 重复执行聚类迭代的步骤，直到存在小于预设距离阈值的第三欧氏距离，其中所述聚类迭代的步骤，包括：基于所述初始目标聚类，得到对应的中间聚类中心特征信息，并将所述初始目标聚类的聚类类型作为对应的所述中间聚类中心特征信息的中间类型；将所有所述历史网点特征信息作为待分类特征信息；确定每个所述待分类特征信息和所述中间聚类中心特征信息的第三欧氏距离，并基于所述第三欧氏距离，确定与对应待分类特征信息最接近的中间聚类中心特征信息为对应的最近中间聚类中心特征信息；分别基于对应最近中间聚类中心特征信息相同的多个所述待分类特征信息，得到中间目标聚类，并将对应的最近中间聚类中心特征信息的中间类型作为所述中间目标聚类的聚类类型；将所述中间目标聚类作为初始目标聚类； 将多个所述中间目标聚类的聚类类型作为所述中间目标聚类对应的除所述初始特征信息外的其他历史网点特征信息对应的历史网点类型。

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