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龍圖騰網獲悉北京有竹居網絡技術有限公司申請的專利內容檢測模型的訓練方法、內容檢測方法及裝置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：CN114595346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202210265805.3，技術領域涉及：G06F16/45；該發明授權內容檢測模型的訓練方法、內容檢測方法及裝置是由余席宇;周文;張帆;盧靚妮設計研發完成，并于2022-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本內容檢測模型的訓練方法、內容檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了內容檢測模型的訓練方法、內容檢測方法及裝置，獲取多媒體數據各個類別的內容特征的各個聚類中心。將提取的第二多媒體數據的至少一個類別的內容特征與相應類別的內容特征的各個聚類中心進行比較，得到第二多媒體數據的每個類別內容特征所屬聚類中心?；诖双@得第二多媒體數據的內容特征向量。利用第二多媒體數據的內容特征向量、用戶賬戶的用戶特征向量和用戶賬戶對第二多媒體數據的行為類別標簽，訓練能夠輸出目標用戶賬戶對目標多媒體數據的預測行為類別結果的內容檢測模型。則在不投放多媒體數據的情況下，利用內容檢測模型也能預測用戶對多媒體數據的行為類別。

本發明授權內容檢測模型的訓練方法、內容檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種內容檢測模型的訓練方法，其特征在于，提取第一多媒體數據的至少一個類別的內容特征，對所述第一多媒體數據的每個類別的內容特征分別進行聚類，得到每個類別的內容特征的多個聚類中心；所述方法包括： 提取第二多媒體數據的至少一個類別的內容特征，將所述第二多媒體數據的每個類別的內容特征與相應類別的內容特征的各個聚類中心進行比較，得到所述第二多媒體數據的每個類別的內容特征所屬聚類中心； 根據所述第二多媒體數據的每個類別的內容特征所屬聚類中心，得到所述第二多媒體數據的內容特征向量； 獲取用戶賬戶的用戶特征向量； 利用所述第二多媒體數據的內容特征向量、所述用戶賬戶的用戶特征向量以及所述用戶賬戶針對所述第二多媒體數據的行為類別標簽，訓練內容檢測模型，所述內容檢測模型用于輸出目標用戶賬戶針對目標多媒體數據的行為類別的預測結果； 所述內容檢測模型包括第一交叉特征提取模塊以及連接模塊，所述利用所述第二多媒體數據的內容特征向量、所述用戶賬戶的用戶特征向量以及所述用戶賬戶針對所述第二多媒體數據的行為類別標簽，訓練內容檢測模型，包括： 將所述第二多媒體數據的內容特征向量以及所述用戶賬戶的用戶特征向量輸入所述第一交叉特征提取模塊，以使所述第一交叉特征提取模塊對所述第二多媒體數據的內容特征向量以及所述用戶賬戶的用戶特征向量進行交叉特征提取，得到第一特征向量； 將所述第二多媒體數據的內容特征向量以及所述用戶賬戶的用戶特征向量輸入所述連接模塊，以使所述連接模塊將所述第二多媒體數據的內容特征向量以及所述用戶賬戶的用戶特征向量進行連接，得到第二特征向量； 利用所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述用戶賬戶針對所述第二多媒體數據的行為類別標簽，訓練所述內容檢測模型。

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北京有竹居網絡技術有限公司，其通訊地址為：101299 北京市平谷區林蔭北街13號信息大廈802室；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”。