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龙图腾网获悉北京格瑞创新科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的广告数据统计方法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：CN120258905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510356844.8，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于深度学习的广告数据统计方法是由张乃雷;张烽设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的广告数据统计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及广告数据技术领域，公开一种基于深度学习的广告数据统计方法，包括：步骤1：构建广告数据的用户‑广告交互矩阵，所述用户‑广告交互矩阵的行表示不同的用户，列表示不同的广告，矩阵的各元素代表用户与广告间的交互程度；步骤2：对得到的用户和广告的特征进行编码，且将用户特征和广告特征转化为低维稠密向量，通过嵌入技术对离散的用户特征和广告特征进行映射，使用户特征和广告特征能在低维空间中进行表达。通过采用自适应矩阵分解方法，动态调整矩阵秩，避免传统方法中使用固定秩的限制，实现在高维稀疏广告数据中有效地提取潜在的用户与广告关系特征，得到更高的计算效率和更精确的广告效果预测。

本发明授权一种基于深度学习的广告数据统计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的广告数据统计方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建广告数据的用户-广告交互矩阵，所述用户-广告交互矩阵的行表示不同的用户，列表示不同的广告，矩阵的各元素代表用户与广告间的交互程度； 步骤2：对得到的用户和广告的特征进行编码，且将用户特征和广告特征转化为低维稠密向量，通过嵌入技术对离散的用户特征和广告特征进行映射，使用户特征和广告特征能在低维空间中进行表达； 步骤3：基于得到的用户特征和广告特征，进行低秩矩阵分解，将用户-广告交互矩阵表示为矩阵的乘积，通过分解降低矩阵的维度，提取出潜在的用户与广告间的关系； 步骤4：在低秩矩阵分解的基础上，使用正则化技术来约束得到的用户和广告矩阵，通过在矩阵分解过程中加入L1正则化，促使矩阵中的无关特征项趋向于零，且优化模型的学习效果； 步骤5：采用神经网络结构对低秩矩阵进行处理，通过神经网络对由低秩矩阵中提取的用户和广告嵌入向量进行非线性映射，捕捉非线性关系，输出最终的广告效果预测值； 步骤6：引入互信息最大化策略，通过最大化特征向量与广告效果间的互信息，使得模型能学习到有效的特征表示； 步骤7：采用优化算法更新所有参数，包括用户和广告的嵌入向量及神经网络的权重矩阵，训练过程中，通过反向传播算法和梯度下降法进行优化，利用目标函数最小化训练误差； 步骤8：在模型训练完成后，使用测试数据进行模型评估，通过比较预测结果与真实数据，评估模型的精度，且在需要时调整模型参数； 步骤9：将训练得到的模型应用于广告投放的实时优化，根据模型的预测结果，调整广告展示策略，优化广告的受众群体、展示频次和广告创意，以最大化广告投放的效果。

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