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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)网络技术有限公司申请的专利基于特征自适应学习的多场景建模方法和装置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：CN117077769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310821785.8，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权基于特征自适应学习的多场景建模方法和装置是由田雨;李博放;陈思;官万先;李旭斌;王鹏杰;邓洪波;许俭;郑波;李晨亮设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征自适应学习的多场景建模方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于特征自适应学习的多场景建模方法和装置，该方法包括：根据输入特征向量对应的当前场景对输入特征向量进行特征放缩；根据输入特征向量的含义，将特征放缩后的输入特征向量划分至多个预设特征类型字段中的一个特征类型字段；对任一特征类型字段中的输入特征向量进行特征修正，获得特征修正后的信息；计算多个特征类型字段中任意两个特征类型字段之间的相关性，获得特征类型字段之间的相关性信息；以及输出特征修正后的信息和相关性信息。通过本申请的方案，在网络层之前特征自适应学习，实现不同场景在特征粒度的放缩，特征类型字段粒度的微调，以及特征类型字段粒度的特征交叉建模，缓解特征层面的不同场景梯度冲突和拉扯。

本发明授权基于特征自适应学习的多场景建模方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征自适应学习的多场景建模方法，其特征在于，包括： 接收输入特征，其中，所述输入特征包括用户ID、年龄和商品的类别； 将所述输入特征进行转换，得到输入特征向量； 根据所述输入特征向量对应的当前场景，对所述输入特征向量进行特征放缩，使得能够根据场景的不同对每个所述输入特征向量进行来缩小或放大； 根据所述输入特征向量的含义，将特征放缩后的输入特征向量划分至多个预设特征类型字段中的一个特征类型字段； 对任一特征类型字段中的输入特征向量进行特征修正，获得特征修正后的信息； 计算所述多个特征类型字段中任意两个特征类型字段之间的相关性，获得特征类型字段之间的相关性信息；以及 输出所述特征修正后的信息和所述特征类型字段之间的相关性信息； 其中，所述对任一特征类型字段中的输入特征向量进行特征修正，获得特征修正后的信息，包括： 将任一特征类型字段中的输入特征向量及其对应的场景特征向量拼接后，输入至预设的特征修正全连接神经网络； 通过所述特征修正全连接神经网络获得与所述特征类型字段对应的一个或多个微调器各自的选择权重； 根据所述选择权重对相应微调器进行加权处理，获得加权处理后的微调器；以及 根据所述加权处理后的微调器对所述特征类型字段中的输入特征向量进行特征修正。

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