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龙图腾网获悉中汽数据(天津)有限公司;中汽数据有限公司申请的专利增强元学习的购买意向预测方法、模型训练方法及设备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：CN120634632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511127694.X，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权增强元学习的购买意向预测方法、模型训练方法及设备是由刘非;任焕焕;管宇;吕旺;韩星;孙凯;李航;陈亚西;李雨涵;万亚飞;李娜;张越;张瑞朋;朱君设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本增强元学习的购买意向预测方法、模型训练方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种增强元学习的购买意向预测方法、模型训练方法及设备，涉及机器学习技术领域，该训练方法包括：获取行业用户行为数据，预处理并划分为历史数据集和目标预测数据集；通过历史数据集和目标预测数据集对基于不同目标的基础预设模型分别训练获取基础预测模型；将历史数据集分别输入对应的基础预测模型获取对应的预测概率，根据预测概率获取初始预测特征集和相对特征集；根据初始预测特征集和相对特征集对预设混合专家适配器元模型进行训练获取基于特征增强元学习购买意向预测模型，基于特征增强元学习购买意向预测模型用于对用户的购买行为进行预测。本申请能够在样本极度不平衡的条件下，提高模型的预测性能。

本发明授权增强元学习的购买意向预测方法、模型训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种增强元学习的购买意向预测模型的训练方法，其特征在于，所述增强元学习的购买意向预测模型的训练方法包括： 获取行业用户行为数据；将所述用户行为数据进行预处理并划分为历史数据集和目标预测数据集； 通过所述历史数据集和所述目标预测数据集对基于不同目标的基础预设模型分别进行训练获取对应的基础预测模型； 将所述历史数据集分别输入对应的所述基础预测模型获取对应的预测概率，根据所述预测概率获取初始预测特征集和相对特征集； 根据所述初始预测特征集和所述相对特征集对预设混合专家适配器元模型进行训练获取基于特征增强元学习购买意向预测模型，所述基于特征增强元学习购买意向预测模型用于对用户的购买行为进行预测；其中，所述预设混合专家适配器元模型包括第一预设多层感知器、第二预设多层感知器、特征拼接层和第三预设多层感知器，所述第一预设多层感知器用于处理所述初始预测特征集，所述第二预设多层感知器用于处理所述相对特征集，所述特征拼接层用于将所述第一预设多层感知器的输出和所述第二预设多层感知器的输出拼接获取融合特征集，所述第三预设多层感知器用于处理所述融合特征集，所述第三预设多层感知器用于输出最终预测结果。

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中汽数据(天津)有限公司;中汽数据有限公司，其通讯地址为：300393 天津市西青区中北镇万卉路3号新城市中心B1座12-17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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