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龙图腾网获悉西安诚优网络科技有限责任公司申请的专利一种基于强化学习的广告效果评估方法及系统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：CN120996875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511483368.2，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于强化学习的广告效果评估方法及系统是由付宣豪设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的广告效果评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于强化学习的广告效果评估方法及系统，涉及机器学习技术领域，其中方法包括：获取多源数据，包括毫米波雷达数据、WiFi探针数据和匿名二维码数据；构建状态空间；将多源数据代入状态空间得到状态向量；由智能体在状态向量下输出最优动作；基于权重和每种数据的单维度效果评分计算综合效果评分；根据综合效果评分确定即时奖励；根据当前时刻的状态向量、最优动作、即时奖励以及下一时刻的状态向量更新网络参数，优化强化学习模型；将待处理多源数据输入强化学习模型得到广告效果评估结果。本申请采用毫米波雷达+WiFi探针+匿名二维码相结合的方式，不存在隐私风险，而且能够得到较为准确的广告效果评估结果。

本发明授权一种基于强化学习的广告效果评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的广告效果评估方法，其特征在于，包括： 获取用户在观看广告时产生的多源数据，所述多源数据包括毫米波雷达数据、WiFi探针数据和匿名二维码数据； 构建状态空间； 将所述多源数据代入所述状态空间，得到相应的状态向量； 由强化学习框架中的智能体在所述状态向量下输出最优动作，所述最优动作包含所述多源数据中每种数据的权重；所述多源数据中每种数据的权重根据样本量、每种数据中包含的有效用户数和总用户数得到； 基于所述权重和所述多源数据中每种数据的单维度效果评分，计算综合效果评分； 根据所述综合效果评分确定相应的即时奖励； 将当前时刻的所述状态向量、所述最优动作、所述即时奖励以及下一时刻的所述状态向量存入强化学习框架中的经验回放池，通过梯度下降法更新网络参数，优化基于深度Q网络的强化学习模型； 将待处理多源数据输入所述强化学习模型，得到广告效果评估结果； 其中，获取所述毫米波雷达数据时，通过毫米波雷达采集用户和广告屏的距离，当距离小于设定的距离阈值且用户停留时间超过时间阈值时，将用户记为有效用户，将有效用户的停留时长以及相应的距离作为所述毫米波雷达数据； 获取所述WiFi探针数据时，将用户携带的电子设备的MAC地址进行哈希脱敏处理，得到匿名设备标识，同时也获取用户携带的电子设备在广告屏50米内停留的时间，将所述匿名设备标识以及设备停留时长作为所述WiFi探针数据； 获取所述匿名二维码数据时，获取用户通过电子设备扫描广告屏上展示的二维码后的反馈值，同时也获取用户的扫码时间，将所述反馈值和所述扫码时间作为所述匿名二维码数据，广告屏上展示的二维码每10分钟更新一次； 在获取所述多源数据后，对所述多源数据进行去重处理，去重处理的方法包括： 对每个时间窗口，构建雷达用户集合、WiFi用户集合和二维码用户集合； 计算所述雷达用户集合、所述WiFi用户集合和所述二维码用户集合三者之间的交集U重叠1、所述雷达用户集合和所述WiFi用户集合之间的交集U重叠2、所述雷达用户集合和所述二维码用户集合的交集U重叠3以及所述WiFi用户集合和所述二维码用户集合的交集U重叠4： 经过调整后最终的交集U重叠表示为： 其中，UR为所述雷达用户集合，UW为所述WiFi用户集合，UQ为所述二维码用户集合； 将所述雷达用户集合、所述WiFi用户集合和所述二维码用户集合的并集减去所述交集，得到有效用户集合U有效： 。

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西安诚优网络科技有限责任公司，其通讯地址为：710076 陕西省西安市高新区锦业一路6号永利国际金融中心1座9层10901号；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”。

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