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龙图腾网获悉中国移动通信集团黑龙江有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利潜在客户挖掘方法、装置、电子设备及存储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：CN115391416B 。

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：202110574013.X，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权潜在客户挖掘方法、装置、电子设备及存储介质是由曾瑞;邵波;赵洪松;闫文设计研发完成，并于2021-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本潜在客户挖掘方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种潜在客户挖掘方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标客户的画像属性特征，所述画像属性特征包括客户年龄、客户忠诚度、社交亲密度、购物类APP使用活跃时段、线上访问活跃度和线下访问活跃度；将目标客户的画像属性特征输入到挖掘模型中，得到由挖掘模型输出的潜在倾向度，所述潜在倾向度用于表征目标用户在目标商圈内为新用户的概率值，通过目标客户的移动大数据去获取针对于商圈访问的画像属性特征，将目标客户的画像属性特征输入到挖掘模型中，得到由挖掘模型输出的潜在倾向度，做到全面以客户针对于商圈访问的大数据为支持，提供对潜在客户预测的准确性。

本发明授权潜在客户挖掘方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种潜在客户挖掘方法，其特征在于，包括： 获取目标客户的画像属性特征，所述画像属性特征包括客户年龄、客户忠诚度、社交亲密度、购物类APP使用活跃时段、线上访问活跃度和线下访问活跃度；线上访问活跃度包括客户使用线上购物类APP的频率与强度； 将目标客户的画像属性特征输入到挖掘模型中，得到由挖掘模型输出的潜在倾向度，所述潜在倾向度用于表征目标用户在目标商圈内为新用户的概率值； 其中，所述挖掘模型为将根据样本用户的画像属性特征和样本用户的客户标签作为输入，通过机器学习训练得到的，用于预测用户对应于商圈的潜在倾向度的模型； 所述挖掘模型包括分簇层和计算层，所述分簇层用于确定目标用户对应的计算簇，所述计算层用于基于确定的计算簇的簇特征和目标客户的画像属性特征确定潜在倾向度； 所述将目标客户的画像属性特征输入到挖掘模型中，得到由挖掘模型输出的潜在倾向度，包括： 将目标客户的画像属性特征输入到分簇层，由所述分簇层根据客户年龄输出计算簇的标识； 将所述计算簇的标识和目标客户的画像属性特征输入到计算层，由所述计算层根据计算簇的标识从对应的计算簇中获取客户的画像属性特征，并根据获取到的客户的画像属性特征和目标客户的画像属性特征输出潜在倾向度； 所述计算簇的簇特征的获取，包括： 获取计算簇中各样本客户的画像属性特征； 根据计算簇中各年龄对应的客户数目确定年龄频次向量； 根据计算簇中各客户的客户忠诚度确定到访各商圈的客户数目，根据到访各商圈的客户数目确定商圈频次向量； 根据计算簇中各客户的购物类APP使用活跃时段的客户数目，根据所述购物类APP使用活跃时段的客户数目确定使用活跃时段向量； 根据计算簇中各客户的线上访问活跃度的均值和标准差确定线上访问活跃参数； 根据计算簇中各客户的线下访问活跃度的均值和标准差确定线下访问活跃参数； 根据计算簇中各客户的社交亲密度的均值和标准差确定社交亲密参数； 将所述年龄频次向量、商圈频次向量、使用活跃参数、线上访问活跃参数、线下访问活跃参数和社交亲密参数作为计算簇的簇特征。

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