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龙图腾网获悉广州钛动科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的广告素材分类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：CN120929899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510838772.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度学习的广告素材分类方法及装置是由冯忠诚;万李铭锐;黎皓文;林锦濠;杨波设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的广告素材分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的广告素材分类方法及装置，方法包括：获取广告素材的低阶特征，所述低阶特征包括所述广告素材自身的视觉特征、文本特征；获取广告素材的高阶特征，所述高阶特征表示所述广告素材与其他广告素材之间的关联特征；根据所述广告素材的低阶特征和高阶特征，确定所述广告素材所属的类别。本申请基于深度学习的广告素材分类方法，从数据处理全流程出发，具有显著优势。它融合视觉与文本低阶特征，避免单模态分类片面性；利用深度学习自动提取特征，突破人工标注局限，适应素材动态变化；获取高阶关联特征，挖掘素材间联系，助力热门趋势识别与投放效果预测，全面提升分类准确性、泛化能力与实用性。

本发明授权基于深度学习的广告素材分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的广告素材分类方法，其特征在于，包括： 获取广告素材的低阶特征，所述低阶特征包括所述广告素材自身的视觉特征、文本特征； 获取广告素材的高阶特征，所述高阶特征表示所述广告素材与其他广告素材之间的关联特征； 根据所述广告素材的低阶特征和高阶特征，确定所述广告素材所属的类别； 其中，所述高阶特征包括以下至少之一：所述广告素材在同批次投放素材中的相似性特征、所述广告素材与历史热门素材的关联性特征；在进行多模态低阶特征并行提取时，针对广告素材，采用卷积神经网络对广告素材的视觉部分进行卷积运算，提取色彩分布特征、构图结构特征、主体对象特征；运用基于Transformer架构的BERT模型对广告素材的文本部分进行语义编码，提取关键词特征、语义情感特征，从而得到广告素材低阶特征集； 在进行跨素材高阶关联特征构建时，针对广告素材低阶特征集及同批次历史广告素材的低阶特征数据，通过孪生神经网络计算当前广告素材与同批次素材低阶特征的余弦相似度，生成相似性特征；利用图神经网络将当前广告素材低阶特征与历史热门素材特征构建关联图谱，挖掘关联性特征，以得到广告素材高阶特征集； 在进行特征融合分类决策时，针对广告素材低阶特征集与高阶特征集，将低阶特征集与高阶特征集进行维度拼接，形成完整的广告素材特征向量；将该特征向量输入多层感知机分类模型，通过Softmax函数输出各预设类别概率，选取概率最高的类别作为最终分类结果，以得到广告素材分类结果。

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