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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、商户分类方法及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：CN113761250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202110448644.7，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权模型训练方法、商户分类方法及装置是由黄薇屹;洪立涛;王波;苏函晶;韩宝昌;陶淳设计研发完成，并于2021-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、商户分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种模型训练方法、商户分类方法及装置，方法通过获取训练样本集合；根据样本数据以及样本数据之间的关联度关系构建样本数据之间的图结构数据；将图结构数据输入图神经网络，得到输出的多个样本节点向量；获取每一样本节点向量在预设场景下的标签信息；采用多个样本节点向量以及每一样本节点向量对应的标签信息训练第一预设模型，得到训练后的第一预设模型。以此，本申请采用机器学习方法根据样本数据之间的关联度关系生成图结构数据，再从图结构数据中提取出每个样本的特征向量进行模型训练，该方法利用样本之间的关联度关系进行增强训练，改善了模型训练效果，提升了模型处理的准确性。

本发明授权模型训练方法、商户分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集合，所述训练样本集合包括样本数据以及样本数据之间的关联度关系，所述样本数据以及样本数据之间的关联度关系为多个商户的商户信息以及商户之间的关联度关系； 根据所述样本数据以及样本数据之间的关联度关系构建所述样本数据之间的图结构数据，所述图结构数据中包括样本数据转化的样本节点和样本节点之间的边关系数据，样本节点代表商户，样本节点之间的边关系代表商户之间的关联度关系； 将所述图结构数据输入图神经网络，得到输出的多个样本节点向量； 获取每一样本数据在预设场景下的标签信息； 采用所述多个样本节点向量以及所述每一样本节点向量对应的标签信息训练第一预设模型，得到训练后的第一预设模型； 获取每一样本数据的统计特征数据； 采用所述每一样本数据的统计特征数据以及每一样本数据在所述预设场景下的标签信息训练第二预设模型，得到训练后的第二预设模型； 通过所述训练后的第一预设模型对每一样本数据进行特征提取，得到第一特征向量； 通过所述训练后的第二预设模型对每一样本数据进行特征提取，得到第二特征向量； 将所述第一特征向量与所述第二特征向量按照样本数据维度进行对应融合，得到所述每一样本数据对应的融合向量； 采用所述每一样本数据对应的融合向量以及所述每一样本数据在预设场景下的标签信息训练预设的分类模型，得到训练后的分类模型，训练后的分类模型适用于预设场景下的商户分类。

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