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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法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：CN119760242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411920564.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法是由刘猛;刘杰;彭鹏设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法，包括步骤：构建CTR预测模型，将训练数据和训练特征输入到模型中；在模型的输出层之后，计算预测值与阈值之间的差异，根据差异，计算可微分的精准率和召回率；将可微分的精准率和召回率集成到模型的损失函数中，并通过优化算法最小化损失函数，得到训练好的CTR预测模型等。使得方案具备高计算效率和可微分性，能够直接集成到梯度优化算法中。通过消除对阈值、条件判断和排序操作的依赖，本申请能够处理大规模不平衡数据，显著提升CTR预测模型的性能和训练效率。同时在推荐系统领域具有广泛的应用前景，能够有效提升模型的预测能力和商业价值。

本发明授权基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法在权利要求书中公布了：1.基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法，其特征在于，包括步骤： 收集用户点击行为数据，将所述行为数据分为训练集和测试集； 对所述训练集进行预处理操作得到训练数据，对所述训练集的数据特征进行编码和标准化处理； 根据预设条件，筛选编码和标准化处理后的所述数据的特征，并使用特征工程方法提取高级别的所述数据的特征得到训练特征； 构建CTR预测模型，将所述训练数据和所述训练特征输入到所述CTR预测模型中； 在所述CTR预测模型的输出层之后，计算预测值与阈值之间的差异，并对所述差异取绝对值后进行归一化处理，调整进行归一化处理后的所述差异的范围，得到第一变量score1； 计算所述第一变量score1与真实标签的乘积，保留所述真实标签为正样本的预测样本，得到第二变量score2； 对所述第二变量score2求和，得到所有所述预测样本为正样本，且所述真实标签为正样本的样本数量score3； 对所述第一变量score1求和，得到所有所述预测样本为正样本的数量score4； 对所述真实标签求和，得到所有所述真实标签为正样本的数量score5； 根据所述真实标签为正样本的样本数量score3、所述预测样本为正样本的数量score4和所述真实标签为正样本的数量score5计算得到可微分的精准率和召回率，公式如下： Precision＝score3score4+ε； Recall＝score3score5+ε； 式中：ε为预设的极小数值，Precision为精准率，Recall为召回率； 将所述可微分的精准率和召回率集成到所述CTR预测模型的损失函数中，并通过优化算法最小化所述损失函数，得到训练好的所述CTR预测模型； 将所述测试集输入到训练好的所述CTR预测模型，并计算AUC-PR指标； 当所述AUC-PR指标符合预设标准指标时，完成并部署所述CTR预测模型。

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山东大学，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路180号；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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