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龙图腾网获悉加和(北京)信息科技有限公司申请的专利提数任务时长预测模型的训练方法及装置、介质、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：CN115544116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211207006.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权提数任务时长预测模型的训练方法及装置、介质、设备是由行康泽;王可攀设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本提数任务时长预测模型的训练方法及装置、介质、设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种提数任务时长预测模型的训练方法及装置、介质、设备。方法包括：获取历史提数任务；根据每一条历史提数任务，生成对应的特征向量；其中，所述特征向量中的每一个元素对应一类提数参数，且每一个元素的值为在该条历史提数任务中该元素在各个广告投放活动中对应的该类提数参数的键值的和；获取每一条历史提数任务对应的实际耗费时长，并将每一条历史提数任务对应的特征向量和对应的实际耗费时长作为一条训练样本；根据多条训练样本进行模型训练，得到提数任务时长预测模型。通过本发明实施例提供的方法训练得到的提数任务时长预测模型可以准确且稳定的对提数任务的耗费时长进行预测。

本发明授权提数任务时长预测模型的训练方法及装置、介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种提数任务时长预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取历史提数任务；其中，所述历史提数任务为在预设历史时间段内从多个广告投放数据中提取数据的任务，每一条历史提数任务中包括活动集合和至少两类提数参数的键值，所述活动集合中包括多个广告投放活动的标识；其中，每一个广告投放活动对应多个类别的提数参数的键值； 根据每一条历史提数任务，生成一个对应的特征向量；其中，一个特征向量中包括多个元素，所述特征向量中的每一个元素对应一类提数参数，且每一个元素的值为在该条历史提数任务中该元素在各个广告投放活动中对应的该类提数参数的键值的和； 获取每一条历史提数任务对应的实际耗费时长，并将每一条历史提数任务对应的特征向量和对应的实际耗费时长作为一条训练样本； 根据多条训练样本进行模型训练，得到提数任务时长预测模型； 其中，所述根据每一条历史提数任务，生成一个对应的特征向量，包括： 构建初始的第一数据表；其中，所述第一数据表的第一行标识为各个历史提数任务的标识，所述第一数据表的第二行标识为N1个广告投放活动的标识，每一个第一行标识对应N1个第二行标识；所述第一数据表的列标识为每一个广告投放活动对应的N2类提数参数的标识，N1和N2为正整数，N1为所述活动集合中广告投放活动的预设最大次数，N2为提数参数的预设最多类别数量； 从每一条历史提数任务中提取出每一个广告投放活动中所述至少两类提数参数的键值，并将所述键值导入所述第一数据表中该条历史提数任务的该个广告投放活动对应的行与各类提数参数对应的各个列的交叉位置处； 在各条历史提数任务的键值均导入完成后，将所述第一数据表中未导入数据的位置处置为0； 针对所述第一数据表中每一条历史提数任务的各个广告投放活动对应的各行数据，计算位于同一列的各个键值之和，不同列的键值之和形成该条历史提数任务对应的特征向量。

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