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龙图腾网获悉携程旅游信息技术(上海)有限公司申请的专利模型训练方法、产品点击率预测方法、系统、设备及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：CN114881216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210583609.0，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权模型训练方法、产品点击率预测方法、系统、设备及介质是由郭伟;李健;程婉玉设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、产品点击率预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练方法、产品点击率预测方法、系统、设备及介质，该模型训练方法通过获取待训练数据；从训练用户的特征数据、训练产品的特征数据和训练用户的请求特征数据中筛选出先验特征数据和非先验特征数据；将先验特征数据、非先验特征数据和点击交互数据输入第一模型进行训练，以得到产品预测模型。本发明通过加入加强先验特征的第二神经网络层，有效的帮助模型更好的学习到先验特征，解决了先验强相关的特征在产品预测模型中学习效果不明显的问题，增强了模型的预测效果，有效的提高了产品被用户点击的概率值的预测准确性。

本发明授权模型训练方法、产品点击率预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取待训练数据；所述待训练数据包括训练用户的特征数据、训练产品的特征数据、所述训练用户的请求特征数据和所述训练用户对所述训练产品的点击交互数据； 从所述训练用户的特征数据、所述训练产品的特征数据和所述训练用户的请求特征数据中筛选出先验特征数据和非先验特征数据； 将所述先验特征数据、所述非先验特征数据和所述点击交互数据输入第一模型进行训练，以得到产品预测模型；所述第一模型包括第一神经网络层和加强先验特征的第二神经网络层，所述产品预测模型用于计算每个产品在未来时间段的未来订单中被用户点击的概率值； 所述加强先验特征的第二神经网络层包括第一全连接网络单元、第二全连接网络单元、Softmax激活函数处理网络单元和处理网络单元；所述Softmax激活函数处理网络单元位于所述第一全连接网络单元和所述处理网络单元之间； 所述Softmax激活函数处理网络单元的输入包括所述第一全连接网络单元的输出，所述Softmax激活函数处理网络单元的输出包括所述第二全连接网络单元的输出各个特征表达的加强系数； 所述处理网络单元的输入包括所述Softmax激活函数处理网络单元的输出和所述第二全连接网络单元的输出，且所述Softmax激活函数处理网络单元的输出的特征表达和所述第二全连接网络单元的输出的特征表达的维度相同。

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