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龍圖騰網恭喜網易傳媒科技(北京)有限公司申請的專利模型訓練方法、點擊率確定方法、介質、裝置和計算設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113902103B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111262649.7，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權模型訓練方法、點擊率確定方法、介質、裝置和計算設備是由石佳影;許盛輝;潘照明設計研發完成，并于2021-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、點擊率確定方法、介質、裝置和計算設備在說明書摘要公布了：本公開公開了模型訓練方法、點擊率確定方法、介質、裝置和計算設備。該模型訓練方法包括：確定獲取多個訓練樣本，訓練樣本包括樣本多媒體的多個靜態屬性數據，靜態屬性數據表示樣本多媒體自身的性質；獲取訓練樣本對應的標簽數據，標簽數據用于表示樣本多媒體的實際點擊率等級；將訓練樣本輸入點擊率預測模型，得到訓練輸出點擊率等級；根據標簽數據和訓練輸出點擊率等級，調整點擊率預測模型，以得到訓練完成的點擊率預測模型。本公開采用多媒體的靜態屬性數據作為點擊率的預測的依據，能夠有效增加點擊率預測的應用場景，不用依賴用戶的點擊行為進行建模分析，進一步增強訓練得到的點擊率預測模型的健壯性和穩定性。

本發明授權模型訓練方法、點擊率確定方法、介質、裝置和計算設備在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，包括：獲取多個訓練樣本，所述訓練樣本包括樣本多媒體的多個靜態屬性數據，所述靜態屬性數據表示所述樣本多媒體自身的性質，所述靜態屬性數據包括：所述樣本多媒體的封面圖像和所述樣本多媒體的文本數據，所述文本數據包括：標題數據、內容數據和關聯數據，所述關聯數據用于表示樣本多媒體的質量；獲取所述訓練樣本對應的標簽數據，所述標簽數據用于表示所述樣本多媒體的實際點擊率等級，所述實際點擊率等級是根據所述訓練樣本對應的當前點擊率，按照預設的映射規則確定的，所述當前點擊率和所述實際點擊率等級正相關；將所述訓練樣本輸入點擊率預測模型，得到不同點擊率等級的概率值；確定所述概率值中最大概率值對應的點擊率等級為訓練輸出點擊率等級，所述點擊率預測模型為單分類模型，所述單分類模型的分類個數與所述點擊率等級劃分的個數相同；根據所述標簽數據和所述訓練輸出點擊率等級，調整所述點擊率預測模型，以得到訓練完成的點擊率預測模型；所述將所述訓練樣本輸入所述點擊率預測模型，得到不同點擊率等級的概率值，包括：將所述封面圖像輸入卷積神經網絡，得到第一特征向量；將所述文本數據輸入嵌入網絡，得到第二特征向量，所述嵌入網絡包括：詞嵌入網絡、預訓練嵌入網絡和查找嵌入網絡；將所述第一特征向量和所述第二特征向量拼接后，得到拼接特征向量；將所述拼接特征向量輸入全連接層，得到不同點擊率等級的概率值；所述將所述文本數據輸入嵌入網絡，得到第二特征向量，包括：將所述標題數據輸入所述詞嵌入網絡，得到第一子特征向量；將所述內容數據輸入所述預訓練嵌入網絡，得到第二子特征向量；將所述關聯數據輸入所述查找嵌入網絡，得到第三子特征向量；將所述第一子特征向量、所述第二子特征向量和所述第三子特征拼接后，得到所述第二特征向量。

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