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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利基于多维时间序列数据进行预测或训练模型的方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113516556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110523902.3，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权基于多维时间序列数据进行预测或训练模型的方法和系统是由倪翔;孟昌华;王维强设计研发完成，并于2021-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维时间序列数据进行预测或训练模型的方法和系统在说明书摘要公布了：公开了一种用于基于多维时间序列数据进行预测的方法，包括：监测多维时间序列数据流以获取当前观察点，当前观察点包括多维特征数据；基于当前观察点，应用经训练的神经过程模型进行预测，神经过程模型是使用多个先前观察点训练的，每个先前观察点包括多维特征数据和相应的标签数据，其中神经过程模型包括编码器和解码器，编码器包括互关注模块，互关注模块基于当前观察点的多维特征数据与一个或多个先前观察点的多维特征数据之间的关联向多个先前观察点分配权重，以用于最终生成当前观察点的目标预测。本申请还涉及其它方法、系统、装置和计算机可读存储设备。本申请的方法能够更准确地基于多维时间序列数据执行预测。

本发明授权基于多维时间序列数据进行预测或训练模型的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维时间序列数据进行预测的方法，包括： 监测多维时间序列数据流以获取当前观察点，所述当前观察点包括多维特征数据xt，其中所述多维时间序列数据流为用户的在线活动数据流； 基于所述当前观察点，应用经训练的神经过程模型进行预测，所述神经过程模型是使用多个先前观察点xi,yi训练的，每个先前观察点包括多维特征数据xi和相应的标签数据yi， 其中所述神经过程模型包括编码器和解码器，所述编码器包括互关注模块，所述互关注模块基于所述当前观察点的多维特征数据xt与多个先前观察点的多维特征数据xi之间的关联向所述多个先前观察点分配权重，以用于最终生成所述当前观察点的目标预测y*，其中所述编码器包括确定性通路和隐通路，其中所述确定性通路包括确定性编码器，所述确定性编码器用于基于多个先前观察点xi,yi来生成多个经编码表示ri，所述互关注模块基于所述当前观察点的多维特征数据xt、所述多个先前观察点的多维特征数据xi、以及所述多个经编码表示生成特定于所述当前观察点的单个聚合表示r*，其中所述隐通路基于所述多个先前观察点xi,yi来生成隐变量z，所述解码器基于所述当前观察点的多维特征数据xt、特定于所述当前观察点的表示r*和所述隐变量z来生成所述当前观察点的目标预测y*。

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