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龍圖騰網(wǎng)恭喜尼爾森(美國)有限公司申請的專利稀疏和弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集的匿名數(shù)據(jù)整合和貝葉斯調(diào)查測量的概率建模獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114127743B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202080051845.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0455；該發(fā)明授權(quán)稀疏和弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集的匿名數(shù)據(jù)整合和貝葉斯調(diào)查測量的概率建模是由J·I·弗里德曼;T·Z·巴里斯;N·帕雷克設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-07-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本稀疏和弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集的匿名數(shù)據(jù)整合和貝葉斯調(diào)查測量的概率建模在說明書摘要公布了：公開了用于對稀疏和弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集的匿名數(shù)據(jù)整合和測量進(jìn)行概率建模的示例性方法、裝置、系統(tǒng)和制品如物理存儲介質(zhì)。裝置包括：訓(xùn)練控制器，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以產(chǎn)生用于輸出概率模型的模型參數(shù)的經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模型評估器，用于在指定一天中的時(shí)間、媒體源、以及與所述一天中的時(shí)間和所述媒體源不同的至少一個(gè)特征的輸入數(shù)據(jù)上運(yùn)行所述經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以確定所述概率模型的一個(gè)或多個(gè)第一模型參數(shù)；以及收視率度量生成器，用于基于輸入的普查數(shù)據(jù)評估所述概率模型，以確定與所述一天中的時(shí)間、所述媒體源和所述至少一個(gè)特征相對應(yīng)的收視率度量，所述概率模型配置有所述一個(gè)或多個(gè)第一模型參數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)稀疏和弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集的匿名數(shù)據(jù)整合和貝葉斯調(diào)查測量的概率建模在權(quán)利要求書中公布了：1.一種裝置，包括：至少一個(gè)存儲器；指令；以及處理器電路，所述處理器電路執(zhí)行所述指令以進(jìn)行：基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以產(chǎn)生用于輸出概率模型的模型參數(shù)的經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括基于媒體源數(shù)據(jù)和從與多個(gè)小組成員相關(guān)聯(lián)的監(jiān)控媒體設(shè)備的測量儀獲得的小組數(shù)據(jù)的多個(gè)特征；在指定一天中的時(shí)間、媒體源、以及與所述一天中的時(shí)間和所述媒體源不同的至少一個(gè)特征的輸入數(shù)據(jù)上運(yùn)行所述經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以確定所述概率模型的一個(gè)或多個(gè)第一模型參數(shù)；利用從所述經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的所述一個(gè)或多個(gè)第一模型參數(shù)來配置所述概率模型；以及基于部分標(biāo)記的輸入的普查數(shù)據(jù)評估降維概率模型，以確定與所述一天中的時(shí)間、所述媒體源和所述至少一個(gè)特征相對應(yīng)的收視率度量，所述部分標(biāo)記的輸入的普查數(shù)據(jù)包括缺失所述多個(gè)特征中的一特征的所述多個(gè)特征的子集，所述降維概率模型基于在缺失特征域上整合所述概率模型來生成。

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