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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于傅里叶变换的点击率预测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：CN115545211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211270263.5，技术领域涉及：G06N10/60；该发明授权一种基于傅里叶变换的点击率预测方法是由陈晓静;卢兴波设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于傅里叶变换的点击率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于傅里叶变换的点击率预测方法，包括：得到特征嵌入向量的组合e；将特征嵌入向量的组合e输入深度神经网络，输出第一个预测值；得到第二个预测值；进行傅里叶变换，去除当中的噪声频率的信号，留下有效信号输入到深度神经网络中处理得到第三个预测值；最后将第一个预测值、第二个预测值和第三个预测值进行相加，利用激活函数进行处理得到最终的预测值，以此来预测用户是否会点击该条信息。本发明采用傅里叶变换能将时域信号转换到频域中进行处理，在频域中将噪声频率过滤掉，留下有效的信号频率；本发明减少了在深度神经网络中的信息损失，充分挖掘了信息，能够提高用户的点击率预测。

本发明授权一种基于傅里叶变换的点击率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶变换的点击率预测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1首先将用户浏览的每一条信息所包含的所有属性特征转换成特征嵌入向量，得到特征嵌入向量的组合e；2将特征嵌入向量的组合e输入深度神经网络，深度神经网络包含多层神经网络，每一层神经网络输出一个隐向量，最后一层神经网络输出第一个预测值；3将深度神经网络中输出的每一个隐向量输入到注意力机制模块中得到第二个预测值；4同时，把用户浏览的每一条信息所包含的所有属性特征看成数字信号，直接进行傅里叶变换，去除当中的噪声频率的信号，留下有效信号输入到深度神经网络中处理得到第三个预测值；5最后将第一个预测值、第二个预测值和第三个预测值进行相加，利用激活函数进行处理得到最终的预测值，以此来预测用户是否会点击该条信息；所述步骤3具体是指：在注意力机制模块中，首先将深度神经网络中输出的每一个隐向量作为输入，通过公式7得到每一个隐向量注意力分数ai：ai＝WiTReLUWahi+ba7其中，为权重矩阵，为权重矩阵，为偏移，da为注意力层维度；hi为深度神经网络中输出的第i个隐向量；然后通过Softmax函数获得每一个隐向量注意力权重系数：ai′＝Softmaxai8接着将每一个隐向量注意力权重系数和每一个隐向量进行运算得到中间向量ha： 其中，ha∈Rd，然后将中间向量ha输入到深度神经网络得到第二个预测值yA：yA＝WATha+bA10其中，WA∈Rd为权重矩阵，bA∈R为偏移；所述步骤4具体是指：将用户浏览的每一条信息所包含的所有属性特征的看成一个数字信号，这个数字信号中会有噪声信号，通过离散傅里叶变换DFT将时域的信号转换成频域信号： 得到频域信号dE为频域信号的维数，然后过滤噪音频率，得到去除掉噪声频率的信号Ef：Ef＝WfE12其中，为权重矩阵，然后通过逆离散傅里叶变换IDFT将频域信号转换为时域信号： 得到时域数字信号dh为时域数字信号的维数；然后通过深度神经网络得到第三个预测值yF： 其中，为傅里叶变换层的权重矩阵，bF∈R为傅里叶变换层的偏移；所述步骤5具体是指：将第一个预测值、第二个预测值和第三个预测值进行相加，输入到激活函数sigmod中得到最终的预测值

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