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龙图腾网恭喜杭州数询云知科技有限公司申请的专利基于异构数据融合与多任务学习的信息处理方法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：CN119150174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411640461.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于异构数据融合与多任务学习的信息处理方法是由戴飞;许健;戴勇;徐常春;相可宏;赖富林;谭杰;汤初齐;王宇;王志勇;徐宇航;虞瑞雯设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构数据融合与多任务学习的信息处理方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于异构数据融合与多任务学习的信息处理方法，所述方法包括：将业务对象的当前数据输入目标模型中；由预处理模块确定数值型数据的第一特征向量、类别型数据的第二特征向量以及时间序列数据的第三特征向量；由预处理模块得到第一特征向量对应的第一特征选择掩码、第二特征向量对应的第二特征选择掩码以及第三特征向量对应的第三特征选择掩码；由数据融合模块得到共享特征向量；获取多个任务中各任务的任务参数，并由各任务对应的任务特征提取模块根据各任务的任务参数以及共享特征向量，确定各任务的目标任务特征向量；由各任务特征提取模块对应的预测模块得到业务对象在各任务下的预测结果。使得到预测结果更全面更准确。

本发明授权基于异构数据融合与多任务学习的信息处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构数据融合与多任务学习的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：将业务对象的当前数据输入目标模型中，所述当前数据包括：数值型数据、类别型数据和时间序列数据，所述目标模型中包括：预处理模块、数据融合模块、与所述数据融合模块均连接的多个任务特征提取模块以及与各任务特征提取模块一一对应的预测模块，其中，各任务特征提取模块分别用于提取一种任务类型下的特征，所述业务对象为员工，所述数值型数据包括员工的工作年限和年龄，所述类别型数据包括员工的学历和职称，所述时间序列数据包括员工的工作流动性数据和员工的绩效变化趋势数据；由所述预处理模块确定数值型数据的第一特征向量、类别型数据的第二特征向量以及时间序列数据的第三特征向量，第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量的维度相同；由所述预处理模块对所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量分别进行掩码处理，得到第一特征向量对应的第一特征选择掩码、所述第二特征向量对应的第二特征选择掩码和所述第三特征向量对应的第三特征选择掩码；由所述数据融合模块根据所述第一特征向量、所述第一特征选择掩码、所述第二特征向量、所述第二特征选择掩码、所述第三特征向量和所述第三特征选择掩码进行融合处理，得到共享特征向量；获取多个任务中各任务的任务参数，根据各任务的任务参数对所述共享特征向量进行特征提取，得到各任务对应的任务特征向量，所述任务参数包括：权重矩阵以及偏置项；将各所述任务特征向量进行交叉任务融合处理，得到各任务的目标任务特征向量，所述多个任务包括：学历提升需求、能力等级评估和流失概率预测；由各任务特征提取模块对应的预测模块根据各任务的目标任务特征向量进行预测处理，得到所述业务对象在各任务下的预测结果。

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