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龙图腾网获悉深圳市泰浩网络科技有限公司申请的专利数据模型处理方法、装置、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：CN118886964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410890936.X，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权数据模型处理方法、装置、设备及存储介质是由蒋志皓设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据模型处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据模型处理方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，本申请包括获取广告投放样本数据，对广告投放样本数据数据处理，得到训练数据，确定当前GPU的数量，根据GPU的数量确定训练数据的分组数量，将训练数据根据分组数量进行分组，得到训练分组数据，根据广告投放样本数据确定初始投放模型，基于初始投放模型根据广告投放样本数据确定产品关联度，根据产品关联度对初始投放模型进行并行训练，得到目标投放参数，根据目标投放参数得到目标投放模型，基于目标投放模型进行广告投放优化，得到广告投放方案，实现通过对用户样本数据并行训练，快速学习用户的兴趣，更新模型参数，得到目标投放模型进行数据模型处理。

本发明授权数据模型处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据模型处理方法，其特征在于，所述数据模型处理方法包括：获取广告投放样本数据，并对所述广告投放样本数据进行数据处理，得到训练数据；确定当前GPU的数量，根据所述GPU的数量确定所述训练数据的分组数量，并将所述训练数据根据所述分组数量进行分组，得到训练分组数据；根据所述广告投放样本数据确定初始投放模型，并基于所述初始投放模型根据所述广告投放样本数据确定产品关联度，根据所述产品关联度对所述初始投放模型进行并行训练，得到目标投放参数；根据所述目标投放参数得到目标投放模型，并基于所述目标投放模型进行数据模型处理，得到广告投放方案；其中，所述根据所述广告投放样本数据确定初始投放模型，并基于所述初始投放模型根据所述广告投放样本数据确定产品关联度，根据所述产品关联度对所述初始投放模型进行并行训练，得到目标投放参数的步骤包括：根据所述广告投放样本数据确定产品投放类型、目标用户标签、平均感兴趣度和最大感兴趣度，根据所述产品投放类型匹配初始投放模型；根据所述训练分组数据确定所述目标用户标签，根据所述目标用户标签与所述产品投放类型确定产品关联度；根据所述产品关联度、所述平均感兴趣度和所述最大感兴趣度对所述初始投放模型进行并行训练，得到目标投放参数;所述根据所述训练分组数据确定所述目标用户标签，根据所述目标用户标签与所述产品投放类型确定产品关联度的步骤包括：根据所述产品投放类型和所述目标用户标签确定联想用户的兴趣圈；根据所述联想用户的兴趣圈得到联想用户的联想用户标签；基于所述联想用户标签、目标用户标签和所述产品投放类型得到产品关联度；所述根据所述产品关联度、所述平均感兴趣度和所述最大感兴趣度对所述初始投放模型进行并行训练，得到目标投放参数的步骤包括：根据所述分组数量得到所述初始投放模型个数，并分别是将所述初始投放模型部署于GPU，其中每个GPU对应一个所述初始投放模型；分别将所述关联度与所述训练分组数据输入至对应的初始投放模型，得到初始模型参数；根据所述初始模型参数确定对应的各个所述初始投放模型的拟合度，所述拟合度计算公式为：其中，为拟合度，为关联度，为样本数据，为第个样本数据，为激活函数值，关联度的计算公式为，其中，M为类别数量，为真实标签的one-hot编码，为模型的预测值；将各个初始投放模型的拟合度进行排序，得到最大拟合度；根据所述平均感兴趣度和所述最大感兴趣度得到最大拟合度阈值；在所述最大拟合度等于所述最大拟合度阈值时，将所述最大拟合度对应的初始模型参数确定为目标投放参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市泰浩网络科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区福华三路168号国际商会中心1209S20；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。