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微梦创科网络科技(中国)有限公司郁学敏获国家专利权

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龙图腾网获悉微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备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:CN116257798B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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:202211661943.X,技术领域涉及:G06F18/2415;该发明授权点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备是由郁学敏;康珣;郑翔设计研发完成,并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备在说明书摘要公布了:本申请公开了点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备,属于用户行为预测领域,用以解决目前模型对用户点击率预估准确率低的问题。方法包括将基础特征输入待训练的点击率预测模型,映射为基础特征向量;将目标用户的历史交互物料的特征、目标物料的特征,输入所述待训练的点击率预测模型,生成第一特征向量,将交互物料特征向量输入待训练的点击率预测模型的辅助损失模块,计算辅助损失,将基础特征向量和第一特征向量拼接输入点击率预测模型的多层感知机神经网络,计算主损失,基于主损失和辅助损失,调整点击率预测模型的参数。增加辅助任务,与主任务同步训练,以充分捕捉物料之间的相关性,从而提高预测用户点击率的准确性。

本发明授权点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备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,其特征在于,包括: 将基础特征输入待训练的点击率预测模型,以使得所述待训练的点击率预测模型执行:通过嵌入embedding层,将所述基础特征映射为相应的基础特征向量;所述基础特征包括:目标用户的基本特征、目标用户对于曝光的物料的互动行为特征、所述曝光的曝光方式特征; 将目标用户的历史交互物料的特征、目标物料的特征和其他用户的交互物料特征,输入所述待训练的点击率预测模型,以使得所述待训练的点击率预测模型执行:通过嵌入embedding层,将所述目标用户的历史交互物料的特征映射为目标用户的各交互物料特征向量,将所述目标物料的特征映射为目标物料特征向量,将所述其他用户的交互物料特征映射为其他用户的各交互物料特征向量;基于所述目标用户的各交互物料特征向量和所述目标物料特征向量,生成表征所述目标物料与目标用户的历史兴趣之间相似性的第一特征向量; 将所述目标用户的各交互物料特征向量中的对应于最晚交互时间的最晚交互物料特征向量、除所述最晚交互物料特征向量外的其他交互物料特征向量,分别输入所述待训练的点击率预测模型的辅助损失模块,以使得所述辅助损失模块执行:基于所述最晚交互物料特征向量和所述其他交互物料特征向量,确定表征所述最晚交互物料与所述其他交互物料之间相似性的第二特征向量,作为正样本;以其他用户的各交互物料特征向量作为负样本,基于所述正样本和负样本,确定所述目标用户在所述最晚交互时间点击物料的概率,根据所述点击物料的概率计算辅助损失; 将拼接的特征向量输入所述待训练的点击率预测模型的多层感知机神经网络,以使得所述多层感知机神经网络执行:计算主损失,基于所述主损失和所述辅助损失确定全局损失;根据所述全局损失,调整所述待训练的点击率预测模型的参数; 其中,所述拼接的特征向量,通过拼接所述基础特征向量和所述第一特征向量得到。

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微梦创科网络科技(中国)有限公司,其通讯地址为:100193 北京市海淀区东北旺西路中关村软件园二期(西扩)N-1、N-2地块新浪总部科研楼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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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