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龙图腾网获悉中和农信项目管理有限公司申请的专利稀疏矩阵建模方法、装置、计算机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：CN114819184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210428082.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权稀疏矩阵建模方法、装置、计算机设备及介质是由吴杨;向彪;赵占胜设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本稀疏矩阵建模方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例适用于机器学习技术领域，提供了一种稀疏矩阵建模方法、装置、计算机设备及介质，所述方法包括：对用于建模的稀疏矩阵进行降维，得到降维后的低秩矩阵；将所述低秩矩阵和所述稀疏矩阵拼接，得到拼接矩阵，所述拼接矩阵具有多个特征；对多个所述特征进行冗余分析，得到冗余特征；将所述拼接矩阵中的冗余特征删除，得到用于建模训练的特征矩阵；采用所述特征矩阵和目标算法进行建模训练，得到目标模型。通过上述方法，能够使稀疏矩阵建模方法具有迁移性。

本发明授权稀疏矩阵建模方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种稀疏矩阵建模方法，其特征在于，包括： 对用于建模的稀疏矩阵进行降维，得到降维后的低秩矩阵，所述稀疏矩阵为图像特征数据或文本特征数据，所述稀疏矩阵的每一行代表一个样本数据，每一列代表一个特征数据，对所述稀疏矩阵降维后得到的低秩矩阵，与所述稀疏矩阵的行数一致； 将所述低秩矩阵和所述稀疏矩阵拼接，得到拼接矩阵，所述拼接矩阵具有多个特征； 对多个所述特征进行冗余分析，得到冗余特征； 将所述拼接矩阵中的冗余特征删除，得到用于建模训练的特征矩阵； 采用所述特征矩阵和目标算法进行建模训练，得到目标模型，所述目标模型为图像处理模型或文本处理模型； 所述对用于建模的稀疏矩阵进行降维，得到降维后的低秩矩阵，包括： 按照预设的多个类别，将所述稀疏矩阵划分为多个样本集合，每个所述样本集合包括多个样本数据； 基于预设的多个维度，分别对多个所述样本集合进行降维运算，得到每个所述维度下子矩阵集合，所述子矩阵集合中包括多个与所述样本集合一一对应的子矩阵； 计算每个所述维度下的所述子矩阵集合的类内散度； 计算每个所述维度下的所述子矩阵集合的类间散度； 基于所述类内散度和所述类间散度，确定所述低秩矩阵； 所述基于所述类内散度和所述类间散度，确定所述低秩矩阵，包括： 确定所述类间散度最大且所述类内散度最小的目标子矩阵集合； 将所述目标子矩阵集合对应的维度作为所述低秩矩阵的目标维度； 按照所述目标维度，对所述稀疏矩阵进行降维运算，得到所述低秩矩阵。

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