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龙图腾网恭喜东华大学申请的专利一种基于深度特征融合的点击率预估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：CN114781503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210382800.9，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于深度特征融合的点击率预估方法是由石秀金;龚园;夏小玲设计研发完成，并于2022-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度特征融合的点击率预估方法在说明书摘要公布了：一种基于深度特征融合的点击率预估方法，包括如下步骤：拿到历史数据，将数据经过热编码后变成由0和1组成的高维稀疏特征，得到基础特征；对基础特征经过嵌入层进行特征向量构建，构建后的向量作为模型训练输入；经过浅层模型FmFM和深层模型DenseDNN，同时学习显式和隐式特征交互；将FmFM模型和DenseDNN网络的结果拼接后，经过Sigmoid函数得到输出结果，用AUC和LogLoss两个指标来判断模型预测的准确率。本发明用特征融合的方式提升模型性能，使得点击率预估的结果更准确，提高广告媒介的利益。

本发明授权一种基于深度特征融合的点击率预估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征融合的点击率预估方法，其特征在于包括如下步骤：S1、拿到历史数据，将数据经过热编码后变成由0和1组成的高维稀疏特征，得到基础特征；S2、对基础特征经过嵌入层进行特征向量构建，构建后的向量作为模型训练输入；S3、经过浅层模型FmFM和深层模型DenseDNN，同时学习显式和隐式特征交互；具体过程为：经过浅层模型FmFM和深层模型DenseDNN，同时学习显式和隐式特征交互得到更多隐含特征；基于低维稠密特征向量，作为模型中特征交互层的输入，得到多元交叉特征，所述特征交互分为两部分：S31、嵌入向量经过FmFM模型，利用域矩阵的思想来高效地学习显式特征交互；FmFM模型由FwFM模型发展而来，将后者中描述不同域特征之间交互强度的标量替换为一个二维矩阵M，提高了模型的自由度和表达能力，其公式为： 其中，xi，xj为第i个特征和第j个特征，vi，vj是特征i和特征j的嵌入向量，Fi，Fj是特征i和特征j所属的域，MFi,Fj即为特征i和特征j所在域有关的权重矩阵，wi为权重参数，w0为偏置项；FmFM相互作用项的过程，通过交互对vi，vj和vi，vk进行计算，且特征i，j，k分别来自3个不同域；分为三个步骤：1EmbeddingLookup：从嵌入表中查找vi，vj，vk三个嵌入向量；2Transformation：vi和矩阵MFi,Fj，MFi,Fk分别计算，获得两组对应的中间向量vi、Fj和vi、Fk；3Dotproduct：通过简单的点击计算获得最后的交互项；S32、嵌入向量经过DenseDNN网络用特征融合的方法学习隐式特征交互；DenseDNN将DNN网络每一层的输入变为前面所有层输出之和，其每一层的输出为： 其中xi代表第i层的输出，Wn和bn为训练参数；S4、将FmFM模型和DenseDNN网络的结果拼接后，经过Sigmoid函数得到输出结果，用AUC和LogLoss两个指标来判断模型预测的准确率。

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