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龍圖騰網恭喜南京信息工程大學申請的專利一種基于混合量子經典極深因子分解機的點擊率預測方法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：CN119849651B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202510318639.2，技術領域涉及：G06N10/60；該發明授權一種基于混合量子經典極深因子分解機的點擊率預測方法是由魏宏宇;余文斌;陳美旺;陳亞當;張成軍設計研發完成，并于2025-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于混合量子經典極深因子分解機的點擊率預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于混合量子經典極深因子分解機的點擊率預測方法，包括以下步驟：（1）獲取開源數據集并進行預處理，劃分訓練集、測試集；（2）構建新型混合量子經典極深因子分解機HQCxDeepFM模型，并利用預處理后的數據集進行訓練；（3）利用sigmoid激活函數得到最終的預估結果；本發明提升CTR模型的計算能力并降低模型復雜度，同時提高CTR預測性能。

本發明授權一種基于混合量子經典極深因子分解機的點擊率預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于混合量子經典極深因子分解機的點擊率預測方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）獲取開源數據集并進行預處理，劃分訓練集、測試集；具體如下：使用兩個開放的基準數據集Criteo和Avazu進行實驗，是兩個常用的廣告點擊率預測的數據集；（2）構建新型混合量子經典極深因子分解機HQCxDeepFM模型，并利用預處理后的數據集進行訓練；其中，HQCxDeepFM模型包括：量子壓縮交叉網絡QCIN、量子深度神經網絡QDNN和量子線性模型Qlinear；量子壓縮交叉網絡用于處理稠密特征向量來學習顯式高階特征交叉關系，采用混合角度編碼方案將高維數據映射到較低維的量子態上實現數據降維，同時設計變分量子電路構建量子一維卷積，對三維特征矩陣進行特征壓縮；量子深度神經網絡由多個隱藏層組成，用于處理稠密特征向量學習隱式高階特征交叉關系，采用混合角度編碼方案使用多層變分層的變分量子電路將傳統深度神經網絡量子化；量子線性模型采用混合角度編碼方案，使用單層變分量子電路重新構建線性模型；用于利用原始特征進行線性組合，處理稀疏特征，學習低階特征線性交叉關系；（3）利用sigmoid激活函數得到最終的預估結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。