中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郭黎获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于集成学习的面实体匹配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：CN116955682B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210958616.4，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权一种基于集成学习的面实体匹配方法是由郭黎;刘贺;张婉晨;李乾乾;白翔天;王彩璇设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于集成学习的面实体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于集成学习的面实体匹配方法，属于图像匹配技术领域。本发明通过构建集成学习算法CatBoost模型作为面实体匹配模型，将面实体匹配问题转化为分类问题，该CatBoost模型能够将各指标相似度作为待匹配面实体对的特征，基于该特征将待匹配实体对分为“匹配”与“不匹配”两类，实现面实体的匹配，该匹配过程中无需进行阈值或指标权重的设置，有效规避了常规匹配方法中阈值和权重设置难题，提高了匹配的精度。同时利用贝叶斯优化方法调整CatBoost模型超参数，提高了模型训练效率和精度，进一步提高了匹配精度。
本发明授权一种基于集成学习的面实体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的面实体匹配方法，其特征在于，该匹配方法包括以下步骤： 1获取已知配对信息的面实体数据集，从中选取面实体对作为训练实体对，并对各实体对进行指标相似度计算作为各实体对的特征，根据各实体对的特征构建训练样本，所述训练样本中包括匹配成功的样本以及匹配不成功的样本； 2将构建的训练样本输入到CatBoost模型，并利用贝叶斯优化方法调整CatBoost模型超参数，实现对CatBoost模型的训练； 3获取待匹配的面实体集合，从中选取待匹配的面实体对，对选取的待匹配的面实体对进行指标相似度计算作为该面实体对的特征，并将得到的特征输入到训练后的CatBoost模型中，以实现对面实体的匹配。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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