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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对象分类方法、网络模型的训练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：CN114969546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210720357.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象分类方法、网络模型的训练方法及装置是由徐靖宇;刘昊骋;徐世界;王天祺设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象分类方法、网络模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种对象分类方法、网络模型的训练方法及装置、设备、介质和产品，涉及人工智能领域，具体为内容服务技术领域。具体实现方案包括：将待分类的目标对象集合划分为第一对象子集和第二对象子集，目标对象集合中的目标对象的画像特征分布一致；确定与第一对象子集中的目标对象关联的第一转化率，以及确定与第二对象子集中的目标对象关联的第二转化率；根据第一转化率和第二转化率，确定针对目标对象集合的属性分类结果，其中，第一转化率指示了对应目标对象基于内容推送条件的正向反馈概率，第二转化率指示了对应目标对象基于非内容推送条件的正向反馈概率。

本发明授权对象分类方法、网络模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对象分类方法，包括： 将待分类的目标对象集合划分为第一对象子集和第二对象子集，其中，所述目标对象集合中的目标对象的画像特征分布一致； 确定与所述第一对象子集中的目标对象关联的第一转化率，并确定与所述第二对象子集中的目标对象关联的第二转化率；以及根据所述第一转化率和所述第二转化率，确定针对所述目标对象集合的属性分类结果，其中，所述第一转化率指示了对应目标对象基于内容推送条件的正向反馈概率，所述第二转化率指示了对应目标对象基于非内容推送条件的正向反馈概率； 所述确定与所述第一对象子集中的目标对象关联的第一转化率，并确定与所述第二对象子集中的目标对象关联的第二转化率，包括： 利用第一预测模型，根据所述第一对象子集中的目标对象的对象画像数据，输出所述第一转化率，其中，所述第一预测模型为根据内容推送对象的对象画像数据和转化标签训练得到；以及利用第二预测模型，根据所述第二对象子集中的目标对象的对象画像数据，输出所述第二转化率，其中，所述第二预测模型为根据非内容推送对象的对象画像数据和转化标签训练得到。

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北京百度网讯科技有限公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层；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”。

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