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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利模型训练方法、渠道归因值的确定方法、装置、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：CN115906981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211424406.3，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权模型训练方法、渠道归因值的确定方法、装置、设备是由孙溢;谢博文设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、渠道归因值的确定方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法、渠道归因值的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述模型训练方法包括：获取用户样本数据，所述用户样本数据包括预设个数的接触点相关数据和用户转化结果，所述接触点表征用户和广告渠道之间的交互；将所述用户样本数据输入到基于注意力机制的时间卷积网络模型中进行训练，输出每个用户样本数据的预测转化结果；根据全部用户样本数据的所述用户转化结果和所述预测转化结果确定所述模型的准确率；在所述准确率高于预设阈值时，将所述模型的注意力机制层输出的各接触点的关键特征对应的权重确定为各接触点的归因值，所述关键特征是指对用户转化结果有关键影响的特征。

本发明授权模型训练方法、渠道归因值的确定方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取用户样本数据，所述用户样本数据包括预设个数的接触点相关数据和用户转化结果，所述接触点表征用户和广告渠道之间的交互； 将所述用户样本数据输入到基于注意力机制的时间卷积网络模型中进行训练，输出每个用户样本数据的预测转化结果； 根据全部用户样本数据的所述用户转化结果和所述预测转化结果确定所述模型的准确率； 在所述准确率高于预设阈值时，将所述模型的注意力机制层输出的各接触点的关键特征对应的权重确定为各接触点的归因值，所述关键特征是指对用户转化结果有关键影响的特征； 所述基于注意力机制的时间卷积网络模型，包括依次连接的：第一时间卷积层、基于注意力机制的残差层及预测层；所述基于注意力机制的残差层包括所述注意力机制层；所述基于注意力机制的残差层包括：第一支路和第二支路及融合层；所述第一支路包括依次连接的第二卷积层、所述注意力机制层、第二时间卷积层，所述第二支路包括另一所述第二卷积层；所述第一支路的输出和所述第二支路的输出为所述融合层的输入； 所述将所述用户样本数据输入到基于注意力机制的时间卷积网络模型中进行训练，输出每个用户样本数据的预测转化结果，包括： 针对每个用户样本数据，采用所述第一时间卷积层从接触点相关数据中提取各接触点第一浅层特征； 通过所述第一支路的所述第二卷积层对所述各接触点第一浅层特征进行第二卷积运算，得到第二基础数据； 通过所述第一支路的所述注意力机制层对所述第二基础数据进行注意力放大操作，得到所述关键特征； 通过所述第一支路的所述第二时间卷积层依次对所述关键特征进行卷积运算，得到各接触点第一深层特征； 通过所述第二支路对所述各接触点第一浅层特征进行第二卷积运算，得到各接触点第二浅层特征； 通过所述融合层将所述各接触点第一深层特征和所述各接触点第二浅层特征融合，得到所述各接触点第一增强特征； 采用所述预测层对所述各接触点第一增强特征进行处理，得到每个用户样本数据的预测转化结果。

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