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龙图腾网获悉北京鸿途信达科技股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的广告预算分配方法及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：CN121169487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511350238.1，技术领域涉及：G06Q30/0241；该发明授权一种基于机器学习的广告预算分配方法及系统是由张峰;姜玉设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的广告预算分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的广告预算分配方法及系统，涉及广告投放技术领域，包括，基于多渠道历史投放数据及实时市场特征，通过异质集成机器学习模型动态预测各广告渠道在不同预算档位下的期望价值与不确定性度量，生成概率化效果预测矩阵；将概率化效果预测矩阵与总预算约束作为输入，构建二次无约束二值优化模型；将重构后的二次无约束二值优化模型提交至量子退火处理器启动新一轮迭代优化；当自适应收敛判断代理判定满足动态收敛条件时，从更新后的精英解池中提取最高排名预算分配方案执行投放。本发明通过融合多源数据与智能优化算法，实现广告预算的精准分配与高效求解，显著提升投放效益并降低计算成本。

本发明授权一种基于机器学习的广告预算分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的广告预算分配方法，其特征在于：包括， 基于多渠道历史投放数据及实时市场特征，通过异质集成机器学习模型动态预测各广告渠道在不同预算档位下的期望价值与不确定性度量，生成概率化效果预测矩阵，具体步骤如下， 基于多渠道历史投放数据及实时市场特征训练异质集成机器学习模型； 通过异质集成机器学习模型分别输出各广告渠道在不同预算档位下的期望价值预测值和不确定性度量值； 将全部的期望价值预测值与不确定性度量值按广告渠道维度与预算档位维度进行排列组合，生成概率化效果预测矩阵； 将概率化效果预测矩阵与总预算约束作为输入，构建二次无约束二值优化模型； 将二次无约束二值优化模型提交至量子退火处理器进行全局粗粒度求解，获得预算分配方案集；以预算分配方案集为约束驱动经典数学规划求解器，进行局部细粒度优化，输出高精度连续解； 初始化精英解池进行历代非支配解存储；将高精度连续解与历代非支配解进行多目标Pareto比对与融合，更新精英解池并计算当前迭代的收敛指标； 通过强化学习训练的自适应收敛判断代理分析收敛指标与历史迭代趋势数据，若未满足动态收敛条件则重构二次无约束二值优化模型的搜索空间与离散粒度； 将重构后的二次无约束二值优化模型提交至量子退火处理器启动新一轮迭代优化；当自适应收敛判断代理判定满足动态收敛条件时，从更新后的精英解池中提取最高排名预算分配方案执行投放。

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