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龙图腾网获悉广东树米科技有限公司;深圳树米网络科技有限公司;北京树米智能科技有限公司申请的专利一种基于布局预测模型调整页面布局的处理方法和装置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：CN119474573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411512516.4，技术领域涉及：G06F16/957；该发明授权一种基于布局预测模型调整页面布局的处理方法和装置是由刘恩培;陈胜设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于布局预测模型调整页面布局的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于布局预测模型调整页面布局的处理方法和装置，所述方法包括：为每个业务页面配置页面文件组；并统计所有已知设备的显示特征得到设备特征表，并定期根据新增设备更新特征表；设计布局预测模型，并构建模型训练数据集对其进行训练；训练结束后，在用户基于一个设备对一个业务页面进行访问时由当前设备型号和设备特征表得到显示特征向量、由当前页面的CSS文件得到布局特征向量，并由布局预测模型根据显示特征向量对布局特征向量进行布局特征自适应调整到调整后布局特征向量，并由调整后布局特征向量得到调整后的CSS文件。通过本发明可以在完成页面布局自适应调整的同时降低浏览器版本要求、降低页面文件升级工作量。

本发明授权一种基于布局预测模型调整页面布局的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于布局预测模型调整页面布局的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 预先为每个业务页面配置对应的CSS文件和HTMLHTM文件得到对应的第一页面文件组；并对所有已知的页面浏览设备进行设备显示特征统计得到对应的第一设备特征表；并定期根据新增设备的显示特征更新所述第一设备特征表；所述第一页面文件组包括第一页面标识、第一CSS文件和第一HTMLHTM文件；所述第一设备特征表包括多个第一设备特征记录；所述第一设备特征记录包括第一设备型号字段和第一页面显示特征字段；所述第一页面显示特征字段至少包括宽度、高度和分辨率； 设计一个用于根据模型输入的页面显示特征向量对模型输入的页面布局特征向量进行布局特征自适应调整处理的深度学习模型记为对应的布局预测模型；并通过大数据采集构建模型训练数据集记为对应的第一数据集；并基于所述第一数据集对所述布局预测模型进行模型训练； 模型训练结束后，在用户基于一个页面浏览设备对一个业务页面进行访问时，将当前页面浏览设备对应的设备型号作为对应的当前设备型号，并将当前业务页面标识对应的所述第一页面文件组的所述第一CSS文件和所述第一HTMLHTM文件作为对应的当前CSS文件和当前HTMLHTM文件；并基于所述当前设备型号和所述第一设备特征表进行页面显示特征提取得到对应的当前显示特征向量；并基于所述当前CSS文件进行页面布局特征向量转换处理得到对应的当前布局特征向量；并由所述布局预测模型根据所述当前显示特征向量对所述当前布局特征向量进行布局特征自适应调整处理得到对应的调整后布局特征向量；并基于所述调整后布局特征向量进行CSS文件转换得到对应的调整后CSS文件；并基于所述调整后CSS文件和所述当前HTMLHTM文件在当前页面浏览设备上为当前用户构建调整后的业务页面； 其中，所述布局预测模型的模型组件包括布局特征编码器、特征融合层和全连接网络； 所述布局特征编码器基于一类深度学习的神经网络模型结构实现；所述布局特征编码器用于对页面布局特征向量Y进行特征编码处理得到对应的编码特征向量E向所述特征融合层发送；所述深度学习的神经网络模型结构至少包括CNN模型结构、LSTM模型结构、Transformer架构的Encoder模型结构；所述编码特征向量E包括多个元素特征编码向量ei；1≤元素索引i≤N，N为所述页面布局特征向量Y对应的CSS文件中的页面元素总数； 所述特征融合层用于按向量拼接方式对所述编码特征向量E的各个所述元素特征编码向量ei与页面显示特征向量X进行向量拼接处理得到对应的特征拼接向量ri；并由得到的所有所述特征拼接向量ri按顺序排序组成对应的融合特征向量R向所述全连接网络发送； 所述全连接网络由一层全连接层或多层顺次连接的全连接层组成；所述全连接网络用于根据所述融合特征向量R对所有元素特征向量的布局属性特征进行回归预测得到对应的页面布局特征向量Z。

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广东树米科技有限公司;深圳树米网络科技有限公司;北京树米智能科技有限公司，其通讯地址为：519031 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号18栋437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”。

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