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龙图腾网获悉贝壳技术有限公司申请的专利一种标识续命方法、装置、电子设备及其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：CN111753897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202010552453.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种标识续命方法、装置、电子设备及其存储介质是由邱德波;靳泽雯设计研发完成，并于2020-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种标识续命方法、装置、电子设备及其存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种标识续命方法、装置、电子设备及其存储介质，该方法包括：获取额定数量的成对训练样本，根据所述成对训练样本通过深度学习训练得到相似度训练模型，接收待续命样本，根据所述待续命样本获取历史数据中不同来源的多个历史样本，通过所述相似度训练模型计算得到目标历史样本，所述目标历史样本为相似度最高的样本，将所述待续命标识映射所述目标历史样本中以实现标识续命。通过深度学习的方式将新用户标识与原用户标识中的数据关联，用于同步或调取，有助于解决现有技术的id‑Mapping在用户更换设备或者修改设备参数等行为后，新用户标识无法关联到原用户标识下数据的技术问题。

本发明授权一种标识续命方法、装置、电子设备及其存储介质在权利要求书中公布了：1.一种标识续命方法，其特征在于，包括： 获取额定数量的成对训练样本，所述成对训练样本为已经确定相似度的两个训练样本，且所述训练样本包括训练样本标识和所述训练样本标识对应的训练样本特征数据，相似度表示两个所述样本之间指向相同用户，训练样本标识为用户标识，所述训练样本特征数据为设备属性数据或者用户行为数据； 根据所述成对训练样本通过深度学习训练得到相似度训练模型，其中，所述相似度训练模型为用于计算相似度的模型； 接收待续命样本，所述待续命样本包括待续命标识和续命特征数据，所述待续命标识为用户标识，所述续命特征数据为设备属性数据或用户行为数据； 根据所述待续命样本获取历史数据中不同来源的多个历史样本，所述历史样本包括历史样本标识和历史样本特征数据，历史样本标识为用户标识，所述历史样本为所述历史样本特征数据与所述续命特征数据对应的样本； 根据所述待续命样本和所述多个历史样本通过所述相似度训练模型计算得到目标历史样本，所述目标历史样本为所述历史样本中与所述待续命标识相似度最高的样本； 将所述待续命标识映射到所述历史数据中的所述目标历史样本中以实现对所述待续命标识的标识续命； 在根据所述待续命样本获取历史数据中不同来源的多个历史样本的步骤之前，该方法包括：判断数据源中的历史样本的历史样本特征数据是否与所述续命特征数据对应即判断数据源中的历史样本的历史样本特征数据是否与所述续命特征数据为相同类型的特征数据，如果所述历史样本特征数据与所述续命特征数据对应，则执行后续步骤； 所述根据所述成对训练样本通过深度学习训练得到相似度训练模型，包括：将所述成对训练样本中两个样本的所述训练样本特征数据分别编码为第一固定维度向量；将同一所述成对训练样本的两个所述第一固定维度向量根据确定的所述相似度通过深度学习进行拼接得到相似度神经网络；将不同所述成对训练样本的所述相似度神经网络进行全网络拼接后得到所述相似度训练模型。

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