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龙图腾网恭喜蚂蚁智信(杭州)信息技术有限公司申请的专利用于训练结果预测模型的方法、装置、存储介质及电子设备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：CN119884761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510368489.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权用于训练结果预测模型的方法、装置、存储介质及电子设备是由王维强;石鹏飞;王宁涛;傅幸;程羽设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练结果预测模型的方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种用于训练结果预测模型的方法、装置、存储介质及电子设备，该方法先基于第一样本训练数据对融合模型进行训练，然后基于已训练的融合模型来获得反事实结果，并基于所述第一样本训练数据以及已获得的融合模型针对每个决策项的输出来构建得到无偏增广信号，进而基于无偏增广信号来进行结果预测模型的训练，由此通过合并回归模型和倾向得分模型做多任务表征学习，融合多个预测模型以共享参数来降低方差，能够有效解决数据偏差问题，且能够提高训练效率以及预测准确度。

本发明授权用于训练结果预测模型的方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于训练结果预测模型的方法，包括： 获得在外呼的择时场景下的第一样本训练数据，其中，所述第一样本训练数据包括样本对象的特征数据、第一决策项以及所述样本对象关于所述第一决策项的事实结果，所述样本对象为用户，所述特征数据包括收集到的各个时间点进行外呼的客户特征数据，所述第一决策项包括观测到的给用户打电话的时间点，所述事实结果包括观测到的在所述第一决策项表征的时间点给用户打电话的接听结果； 基于所述第一样本训练数据对融合模型进行训练，获得已训练的融合模型，其中，所述融合模型包括回归模型和倾向得分模型； 将第二决策项以及所述特征数据输入所述已训练的融合模型，获得所述回归模型输出的关于所述第二决策项的反事实结果以及所述倾向得分模型输出的倾向得分结果； 根据所述第一样本训练数据以及已获得的融合模型针对每个决策项的输出，构建得到无偏增广信号； 构建第二样本训练数据，其中，所述第二样本训练数据包括第三决策项及所述特征数据，所述第三决策项包括所述第一决策项和所述第二决策项； 根据所述第二样本训练数据及所述无偏增广信号对结果预测模型进行训练，获得已训练的结果预测模型，其中，将目标对象对应的特征数据以及目标决策项输入至所述已训练的结果预测模型，获得所述目标对象对应的预测结果，其中，所述目标对象包括待外呼用户，所述目标决策项用于指示打电话的时间节点，所述预测结果用于对所述待外呼用户在该时间节点是否接听电话进行预测； 其中，所述构建得到无偏增广信号，包括： 构建增广信号如下： 其中，t表示第t个决策项，x表征所述样本对象的特征数据，T表征输入的决策项，表征基于所述回归模型的估计值与所述倾向模型的估计值构建的增广信号，表征所述回归模型关于第t个决策项的期望结果，表征所述倾向得分模型关于第t个决策项的倾向得分结果，函数在T=t时取值为1而在T≠t时取值为0，Y表征第t个决策项对应的事实结果； 通过对所述增广信号进行无偏性推导得到无偏增广信号。

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