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龍圖騰網獲悉北京格瑞創新科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的廣告數據統計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：CN120258905B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510356844.8，技術領域涉及：G06Q30/0242；該發明授權一種基于深度學習的廣告數據統計方法是由張乃雷;張烽設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的廣告數據統計方法在說明書摘要公布了：本發明涉及廣告數據技術領域，公開一種基于深度學習的廣告數據統計方法，包括：步驟1：構建廣告數據的用戶?廣告交互矩陣，所述用戶?廣告交互矩陣的行表示不同的用戶，列表示不同的廣告，矩陣的各元素代表用戶與廣告間的交互程度；步驟2：對得到的用戶和廣告的特征進行編碼，且將用戶特征和廣告特征轉化為低維稠密向量，通過嵌入技術對離散的用戶特征和廣告特征進行映射，使用戶特征和廣告特征能在低維空間中進行表達。通過采用自適應矩陣分解方法，動態調整矩陣秩，避免傳統方法中使用固定秩的限制，實現在高維稀疏廣告數據中有效地提取潛在的用戶與廣告關系特征，得到更高的計算效率和更精確的廣告效果預測。

本發明授權一種基于深度學習的廣告數據統計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的廣告數據統計方法，其特征在于，包括： 步驟1：構建廣告數據的用戶-廣告交互矩陣，所述用戶-廣告交互矩陣的行表示不同的用戶，列表示不同的廣告，矩陣的各元素代表用戶與廣告間的交互程度； 步驟2：對得到的用戶和廣告的特征進行編碼，且將用戶特征和廣告特征轉化為低維稠密向量，通過嵌入技術對離散的用戶特征和廣告特征進行映射，使用戶特征和廣告特征能在低維空間中進行表達； 步驟3：基于得到的用戶特征和廣告特征，進行低秩矩陣分解，將用戶-廣告交互矩陣表示為矩陣的乘積，通過分解降低矩陣的維度，提取出潛在的用戶與廣告間的關系； 步驟4：在低秩矩陣分解的基礎上，使用正則化技術來約束得到的用戶和廣告矩陣，通過在矩陣分解過程中加入L1正則化，促使矩陣中的無關特征項趨向于零，且優化模型的學習效果； 步驟5：采用神經網絡結構對低秩矩陣進行處理，通過神經網絡對由低秩矩陣中提取的用戶和廣告嵌入向量進行非線性映射，捕捉非線性關系，輸出最終的廣告效果預測值； 步驟6：引入互信息最大化策略，通過最大化特征向量與廣告效果間的互信息，使得模型能學習到有效的特征表示； 步驟7：采用優化算法更新所有參數，包括用戶和廣告的嵌入向量及神經網絡的權重矩陣，訓練過程中，通過反向傳播算法和梯度下降法進行優化，利用目標函數最小化訓練誤差； 步驟8：在模型訓練完成后，使用測試數據進行模型評估，通過比較預測結果與真實數據，評估模型的精度，且在需要時調整模型參數； 步驟9：將訓練得到的模型應用于廣告投放的實時優化，根據模型的預測結果，調整廣告展示策略，優化廣告的受眾群體、展示頻次和廣告創意，以最大化廣告投放的效果。

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北京格瑞創新科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區清河安寧莊東路18號23號樓二層2209；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”。