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龙图腾网恭喜尼尔森(美国)有限公司申请的专利稀疏和弱标记数据集的匿名数据整合和贝叶斯调查测量的概率建模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：CN114127743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202080051845.7，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权稀疏和弱标记数据集的匿名数据整合和贝叶斯调查测量的概率建模是由J·I·弗里德曼;T·Z·巴里斯;N·帕雷克设计研发完成，并于2020-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本稀疏和弱标记数据集的匿名数据整合和贝叶斯调查测量的概率建模在说明书摘要公布了：公开了用于对稀疏和弱标记数据集的匿名数据整合和测量进行概率建模的示例性方法、装置、系统和制品如物理存储介质。装置包括：训练控制器，用于训练神经网络以产生用于输出概率模型的模型参数的经训练的神经网络；模型评估器，用于在指定一天中的时间、媒体源、以及与所述一天中的时间和所述媒体源不同的至少一个特征的输入数据上运行所述经训练的神经网络，以确定所述概率模型的一个或多个第一模型参数；以及收视率度量生成器，用于基于输入的普查数据评估所述概率模型，以确定与所述一天中的时间、所述媒体源和所述至少一个特征相对应的收视率度量，所述概率模型配置有所述一个或多个第一模型参数。

本发明授权稀疏和弱标记数据集的匿名数据整合和贝叶斯调查测量的概率建模在权利要求书中公布了：1.一种装置，包括：至少一个存储器；指令；以及处理器电路，所述处理器电路执行所述指令以进行：基于训练数据训练神经网络以产生用于输出概率模型的模型参数的经训练的神经网络，所述训练数据包括基于媒体源数据和从与多个小组成员相关联的监控媒体设备的测量仪获得的小组数据的多个特征；在指定一天中的时间、媒体源、以及与所述一天中的时间和所述媒体源不同的至少一个特征的输入数据上运行所述经训练的神经网络，以确定所述概率模型的一个或多个第一模型参数；利用从所述经训练的神经网络输出的所述一个或多个第一模型参数来配置所述概率模型；以及基于部分标记的输入的普查数据评估降维概率模型，以确定与所述一天中的时间、所述媒体源和所述至少一个特征相对应的收视率度量，所述部分标记的输入的普查数据包括缺失所述多个特征中的一特征的所述多个特征的子集，所述降维概率模型基于在缺失特征域上整合所述概率模型来生成。

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尼尔森(美国)有限公司，其通讯地址为：美国纽约州；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”。