北京百度网讯科技有限公司李科浇获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利点击率预测模型的训练方法、资源推荐方法及装置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：CN115510327B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211221933.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权点击率预测模型的训练方法、资源推荐方法及装置是由李科浇;周波;王凡;黄世维;何径舟设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本点击率预测模型的训练方法、资源推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了点击率预测模型的训练方法、资源推荐方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能搜索及深度学习领域，可用于智慧城市场景。具体实现方案为：控制多个并行执行的子进程分别从候选样本集合中筛选出第一样本集合并得到第一样本集合对应的第一参数；汇总第一参数，得到第一参数集合；基于各第一样本集合的样本状态、第一参数集合和各子进程对候选样本集合的筛选动作，训练主进程的目标筛选器；基于目标筛选器从候选样本集合中筛选出第二样本集合；基于第二样本集合和已知正样本集合训练主进程的目标点击率预测模型；在目标点击率预测模型满足训练收敛条件的情况下，结束对目标点击率预测模型的训练。本公开可以提高模型的学习效率。
本发明授权点击率预测模型的训练方法、资源推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种点击率预测模型的训练方法，包括： 控制多个并行执行的子进程分别基于各自的筛选器副本从候选样本集合中筛选出第一样本集合并得到各第一样本集合分别对应的第一参数；所述第一参数包含单个样本的奖励； 汇总各第一样本集合对应的第一参数，得到第一参数集合； 基于各第一样本集合的样本状态、所述第一参数集合和各子进程对所述候选样本集合的筛选动作，训练主进程的目标筛选器；其中，针对任意具有奖励大小的两个筛选动作，通过提高该两个筛选动作中奖励大的筛选动作的概率，并降低奖励小的筛选动作的概率来训练目标筛选器；其中，目标筛选器用于更新各子进程中的筛选器副本； 基于所述目标筛选器从所述候选样本集合中筛选出第二样本集合； 基于所述第二样本集合和已知正样本集合训练所述主进程的目标点击率预测模型； 在所述目标点击率预测模型满足训练收敛条件的情况下，结束对所述目标点击率预测模型的训练。
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