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龍圖騰網獲悉上海數禾信息科技有限公司申請的專利多目標RTA模型的自動化訓練方法、系統以及廣告自動出價方法、系統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：CN120525594B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511021378.4，技術領域涉及：G06Q30/0273；該發明授權多目標RTA模型的自動化訓練方法、系統以及廣告自動出價方法、系統是由周峰設計研發完成，并于2025-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本多目標RTA模型的自動化訓練方法、系統以及廣告自動出價方法、系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種多目標RTA模型訓練方法、系統及廣告自動出價方法、系統；所述訓練方法包括基于用戶設備和投放廣告構建的異構圖，生成所述用戶設備和所述投放廣告之間的嵌入特征信息，所述異構圖采用圖神經網絡算法構建得到；獲取實時化處理之后的用戶側特征和廣告側特征；將所述用戶側特征、所述廣告側特征和所述嵌入特征信息作為輸入，并輸入到DNN多目標模型進行模型訓練；對完成訓練之后的所述DNN多目標模型進行驗證，在確定所述DNN多目標模型的輸出指標符合要求之后得到預測模型：本申請能夠通過建立的多目標模型對用戶設備進行評分并自動化給出廣告出價，提高了廣告出價效率和出價效果，也降低了廣告成本。

本發明授權多目標RTA模型的自動化訓練方法、系統以及廣告自動出價方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種多目標RTA模型的自動化訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 基于用戶設備和投放廣告構建的異構圖，生成所述用戶設備和所述投放廣告之間的嵌入特征信息，所述異構圖采用圖神經網絡算法構建得到； 獲取實時化處理之后的用戶側特征和廣告側特征； 將所述用戶側特征、所述廣告側特征和所述嵌入特征信息作為輸入，并輸入到DNN多目標模型進行模型訓練； 對完成訓練之后的所述DNN多目標模型進行驗證，在確定所述DNN多目標模型的輸出指標符合要求之后得到預測模型； 其中，所述預測模型的輸出指標至少包括點擊率和動支率，所述點擊率為廣告被點擊的概率，所述動支率為所述用戶設備與廣告的互動程度； 所述基于用戶設備和投放廣告構建的異構圖，生成所述用戶設備和所述投放廣告之間的嵌入特征信息，包括： 獲取用戶設備的設備信息和投放廣告的廣告信息，并獲取所述用戶設備和所述投放廣告之間的交互信息； 根據定義的節點類型和邊類型，將所述設備信息和所述廣告信息分別作為設備節點和廣告節點，并在所述設備節點和所述廣告節點之間添加對應的所述交互信息作為邊信息，以生成所述異構圖； 根據預設的元路徑在所述異構圖上進行隨機游走以生成節點序列，采用Metapath2vec++算法對所述節點序列進行預測，以得到每個節點的向量表示，將所述向量表示作為所述嵌入特征信息。

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