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龍圖騰網(wǎng)恭喜平安銀行股份有限公司申請(qǐng)的專利一種郵件處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113706115B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111016447.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/107；該發(fā)明授權(quán)一種郵件處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由陳文捷;曾利強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-08-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種郵件處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)公開(kāi)一種郵件處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取用戶電子郵箱中的已處理郵件、已處理郵件的目標(biāo)變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)和關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)；基于已處理郵件的目標(biāo)變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)和關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)，對(duì)待訓(xùn)練的XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練完成的XGBoost模型；獲取用戶電子郵箱中的待處理郵件及待處理郵件的關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)；將待處理郵件的關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的XGBoost模型，獲得待處理郵件的目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值；基于待處理郵件的目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值，確定待處理郵件的重要性級(jí)別。采用本申請(qǐng)可以提高郵件分類的智能性。

本發(fā)明授權(quán)一種郵件處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種郵件處理方法，其特征在于，包括：獲取用戶電子郵箱中的已收到郵件和已發(fā)送郵件，并獲取所述已收到郵件和所述已發(fā)送郵件的屬性數(shù)據(jù)；在確定已收到的第一郵件和已發(fā)送的第二郵件的屬性數(shù)據(jù)滿足對(duì)應(yīng)條件的情況下，將所述第一郵件確定為已處理郵件，并將所述第二郵件確定為所述已處理郵件對(duì)應(yīng)的郵件；所述第一郵件是所述已收到郵件中的任一封郵件，所述第二郵件是所述已發(fā)送郵件中的任一封郵件，所述對(duì)應(yīng)條件包括：所述第二郵件的收件人包括所述第一郵件的發(fā)件人、所述第二郵件的發(fā)送時(shí)間大于所述第一郵件的接收時(shí)間、所述第二郵件與所述第一郵件的主題的相似度大于第一閾值、所述第二郵件與所述第一郵件的正文的相似度大于第二閾值，所述已處理郵件為已收到且已回復(fù)的郵件；將所述已處理郵件對(duì)應(yīng)的郵件的發(fā)送時(shí)間與所述已處理郵件的接收時(shí)間的時(shí)間差，確定為所述已處理郵件的目標(biāo)變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)；若所述目標(biāo)變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)小于預(yù)設(shè)閾值，對(duì)應(yīng)標(biāo)簽為1，若所述目標(biāo)變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)大于或者等于預(yù)設(shè)閾值，對(duì)應(yīng)標(biāo)簽0；獲取所述已處理郵件的至少兩個(gè)基礎(chǔ)特征變量中每個(gè)基礎(chǔ)特征變量分別對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)，所述基礎(chǔ)特征變量用于表示所述已處理郵件的郵件屬性，所述至少兩個(gè)基礎(chǔ)特征變量包括：是否包含附件、是否已查看、是否已回復(fù)、郵件所在文件夾、郵件所在文件夾篩選規(guī)則、郵件所屬的類別、是否有后續(xù)標(biāo)志、是否有添加提醒、郵件被發(fā)件人標(biāo)識(shí)的重要性；對(duì)所述已處理郵件的至少兩個(gè)基礎(chǔ)特征變量中每個(gè)基礎(chǔ)特征變量分別對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，利用如下公式計(jì)算每個(gè)基礎(chǔ)特征變量包括的每個(gè)分組的證明力權(quán)重WOE； i代表該分組在該基礎(chǔ)特征變量中的分組序號(hào)，good代表有響應(yīng),也即目標(biāo)變量的標(biāo)簽為1，#goodi表示該分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為1的郵件樣本數(shù)量；bad代表無(wú)響應(yīng)，也即目標(biāo)變量的標(biāo)簽為0，#badi表示該分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為0的郵件樣本數(shù)量，#goodT表示該基礎(chǔ)特征變量的所有分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為1的郵件樣本總數(shù)，#badT表示該基礎(chǔ)特征變量的所有分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為0的郵件樣本總數(shù)；利用如下公式計(jì)算基礎(chǔ)特征變量的多個(gè)分組的WOE的加權(quán)平均： 所述k表示該基礎(chǔ)特征變量包括的分組總數(shù)，#goodi表示該分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為1的郵件樣本數(shù)量，#goodT表示該基礎(chǔ)特征變量的所有分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為1的郵件樣本總數(shù)，#badi表示該分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為0的郵件樣本數(shù)量，#badT表示該基礎(chǔ)特征變量的所有分組中目標(biāo)變量標(biāo)簽為0的郵件樣本總數(shù)；WOEi表示該基礎(chǔ)特征變量第i個(gè)分組的證明力權(quán)重WOE；將IV值大于第三閾值的基礎(chǔ)特征變量或IV值最大的前N個(gè)基礎(chǔ)特征變量，確定為關(guān)鍵特征變量，獲得所述已處理郵件的關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)；基于所述已處理郵件的目標(biāo)變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)和所述關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)，對(duì)待訓(xùn)練的XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練完成的XGBoost模型；獲取所述用戶電子郵箱中的待處理郵件，以及所述待處理郵件的所述關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)，所述待處理郵件為已收到且未回復(fù)的郵件；將所述待處理郵件的所述關(guān)鍵特征變量對(duì)應(yīng)的郵件數(shù)據(jù)輸入所述訓(xùn)練完成的XGBoost模型，獲得所述待處理郵件的所述目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值；基于所述待處理郵件的所述目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值，確定所述待處理郵件的重要性級(jí)別。

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