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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐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：CN115795153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211503601.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐方法是由马涵;张艺骞;俞俊;谭敏;丁家骏设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐方法。本发明步骤如下：1、将所有特征分为4类：Q_U_I特征、用户行为特征、域相关特征和域ID特征；2、使用场景交互细化模块，对Q_U_I特征和域相关特征进行交互得到组合特征。将组合特征与用户历史行为特征、Q_U_I特征和域相关特征拼接起来，最终得到backbone的输入特征；3、使用专家投影模块提取差异化的公共特征；4、使用门控机制对公共特征和特定特征进行加权和，得到各视图的高级融合特征。然后输入到对应的MLP中得出各视图的分数，再使用门控机制集成分数，经过激活函数sigmoid，得到最终预测结果；5、使用损失函数进行优化。本发明能够捕获特征空间和标签空间中固有的相关性信息，提高多域CTR预测的正确率。

本发明授权一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、将数据集中的特征分为4个类型：历史行为特征、Q_U_I特征、域相关特征、域ID特征，分别用G、L、S、r表示，每一个样本集合表示为：Q_U_I特征表示查询、用户和商品特征的集合，包含查询特征、用户特征和商品特征； 步骤2、通过设计的场景交互细化模块来区分不同领域中不同分布的局部特征；先使用一层全连接将维度较高的Q_U_I特征进行降维，使用降维后的特征和域相关特征进行外积操作得到组合特征，然后将组合特征展开为一维向量，经过一层全连接提取出全局差异化特征C；将G、L、S、C特征进行concat操作得到I∈Rm作为之后backbone的输入； 步骤3、设计了专家投影模块，将每个领域设置为一个特定专家，三个投影专家；先创建一个基础权重Wbase∈Rm×n，为每个投影创建一个权重和偏置：和通过投影的权重和基础权重矩阵相乘后加上投影的偏置后得到投影专家的权重然后加上一个残差连接αi⊙Wbase提高学习速度，并有助于控制初始化参数；最后与输入特征I相乘后再加上投影专家的偏置得到差异化的公共特征 步骤4、设计多视图分数集成模块，为每一个域设计一个视图，得到了公共特征之后，还需要提取出特定领域特征每一个视图各使用一个MLP，由concat后的拼接特征I作为输入，输出对应领域的特定特征；然后对于三个公共特征和每一个特定特征使用门控机制进行加权求和，得到第j个视图的高级融合特征Hj；最后，每个视图的高级融合特征通过各自MLP得到对应视图的多个分数，再通过门控机制加权和使用sigmoid函数得到最终多域CTR预测结果； 步骤5、对损失函数进行改进，有效避免过拟合。

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