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龙图腾网获悉北京星合之星网络科技有限公司申请的专利一种基于多任务学习的再营销广告效果预估方法及系统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：CN114820053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210406104.7，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于多任务学习的再营销广告效果预估方法及系统是由张浩设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的再营销广告效果预估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的再营销广告效果预估方法及系统，属于网络广告营销信息领域，本发明对广告展示后，用户的多个行为点击浏览加购购买进行学习和预估，在展示环节同时考虑多个方面的影响因素，自动学习特征和目标之间关联性，一个模型解决再营销广告的效果预估问题。具体的，通过线下的特征设计、目标确定、样本构造和模型训练从海量的数据中学习知识，线上实时对请求完成特征抽取、模型打分，将从离线模型训练出来的知识应用到生产环境中，实现实时的在营销广告效果预估。本发明使用一个模型实现多个指标的预估，降低了传统多模型方案的复杂度，克服了因为购买加购等行为数据稀疏而引发的训练效果不佳的问题。

本发明授权一种基于多任务学习的再营销广告效果预估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的再营销广告效果预估方法，其特征在于，包括如下步骤： 将用户是否点击、用户是否有站内浏览行为、用户是否有加入购物车行为和用户是否有购买行为作为目标； 将广告相关的特征、用户相关的特征、上下文相关的特征作为特征列表； 根据目标和特征列表构建样本样例，并对样本样例进行标注； 根据标注的样本样例训练MMoE模型，学习MMoE模型参数； 根据离线训练的MMoE模型，在线实时抽取特征，获取多个目标的得分，实现实时的再营销广告效果预估； MMoE模型采用共享底层结构，Shared-Bottom网络位于MMoE模型的底层，多个任务公用Shared-Bottom网络来学习公用的特征； Shared-Bottom网络中包含了多个专家网络能够学习样本不同方面的特性；每个任务都分别对应一个TowerNetwork，来学习当前任务独有的特征； 通过多个Gate门控网络根据不同任务来选择专家网络的子集； 使用Tensorflow框架的tf-serving的组建，tf-serving加载训练好的MMoE模型，从Adx来的请求、广告库中的广告信息、DMP中的用户画像组合在一起，完成特征抽取； 根据特征抽取结果获取用户是否点击的概率PClick、用户是否有站内浏览行为的概率PViewContent、用户是否有加入购物车行为的概率PAddToCart以及用户是否有购买行为的概率PPurchase，根据用户是否点击的概率PClick、用户是否有站内浏览行为的概率PViewContent、用户是否有加入购物车行为的概率PAddToCart以及用户是否有购买行为的概率PPurchase，获取多个目标的得分，多个目标的得分计算如下： 多个目标的得分＝PClick a*PViewContent b*PAddToCart c*PPurchase d 其中，a、b、c、d是参数，使用多个目标的得分对候选广告进行排序，将最高的多个目标的得分作为当前展示的广告，实现再营销广告效果预估。

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