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龙图腾网获悉杭州归一智能科技有限公司申请的专利一种基于区块链的广告数据分类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：CN120145159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510623723.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于区块链的广告数据分类方法和系统是由韦阳阳;杨慧慧;何婧;王宝咪设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的广告数据分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种广告数据分类方法和系统，所述方法包括如下步骤：从多种来源采集广告数据，并对采集到的广告数据进行预处理；使用生成式人工智能大模型对预处理后的广告数据进行解析，并将解析后的文本数据转换为高维向量；构建编码器与解码器的连接权重矩阵不共享，且编码器采用稀疏连接，解码器为全连接的非对称自编码神经网络，并构建损失函数对所述非对称自编码神经网络进行训练；利用训练完成的非对称自编码神经网络将所述高维向量转换成低维的特征表示，然后输入分类器进行分类。本发明的方法相比现有技术能够实现更有效的广告分类。

本发明授权一种基于区块链的广告数据分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的广告数据分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 从多种来源采集广告数据，并对采集到的广告数据进行预处理； 使用生成式人工智能大模型对预处理后的广告数据进行解析，并将解析后的文本数据转换为高维向量； 构建编码器与解码器的连接权重矩阵不共享，且编码器采用稀疏连接，解码器为全连接的非对称自编码神经网络，并构建损失函数对所述非对称自编码神经网络进行训练；所述的非对称自编码神经网络采用可学习的隐变量强化对复杂模式的表达，具体计算方式表示为： 式中，为降维后的特征表示；为权重矩阵，表征非对称自编码神经网络中各神经元间的连接强度；为输入数据，表征向量化后的广告文案数据；为交互项加权系数，表征隐变量影响的强度；为隐变量矩阵，表征对复杂模式或关联特征的自动学习；为非对称自编码神经网络的偏置项；为非线性激活函数，表征对映射结果的非线性变换，其计算方式表示为： 式中，为指数函数，表征对输入值进行指数级放大的变换；为当前神经元的输入信号； 利用训练完成的非对称自编码神经网络将所述高维向量转换成低维的特征表示，然后输入分类器进行分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州归一智能科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道仓兴街669号10幢806室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。