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龙图腾网获悉鼎道智联(北京)科技有限公司申请的专利基于流数据的增量模型训练方法、装置及电子设备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：CN114528935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210150386.9，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于流数据的增量模型训练方法、装置及电子设备是由田大钊设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流数据的增量模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于流数据的增量模型训练方法、装置及电子设备，该方法包括：获取原始流数据；抽取所述原始流数据的实时特征，加入到全量特征库；根据初始训练模型确定主模型和副模型，并基于所述实时特征采用微批训练的方式对所述主模型和副模型进行多次交替训练，得到增量训练模型；在每次交替训练过程中，对所述主模型和副模型的其中一个进行模型增量训练，并同时使用另一个进行在线推理服务；基于历史时间段内得到的所述全量特征库对所述增量训练模型进行修正，得到修正后的训练模型。本申请通过采用双模型交替进行微批增量训练和在线推理服务，实现了实时且不间断的在线推理服务，使模型能更加及时的追踪和响应真实的用户行为变化。

本发明授权基于流数据的增量模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于流数据的增量模型训练方法，其特征在于，包括： 获取原始流数据，所述原始流数据为用户使用移动或Web应用程序生成的网购数据； 抽取所述原始流数据的实时特征，加入到全量特征库，所述抽取所述原始流数据的实时特征包括但不限于：数据清洗、采样、特征选择、去除冗余特征及噪声特征、降维处理； 根据初始训练模型确定主模型和副模型，并基于所述实时特征采用微批训练的方式对所述主模型和副模型进行多次交替训练，得到增量训练模型；在每次交替训练过程中，对所述主模型和副模型的其中一个进行模型增量训练，并同时使用另一个进行在线推理服务，每次交替训练过程中进行模型增量训练的模型与上一次交替训练过程不同； 基于历史时间段内得到的所述全量特征库对所述增量训练模型进行修正，得到修正后的训练模型； 其中，所述在线推理服务为将所述增量训练模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端，业务系统通过和用户的交互过程，在智能服务场景下触发调用在线推理服务，传入用户的一些上下文信息，在线推理服务依据所述增量训练模型返回给业务系统推理结果，经过业务系统的加工处理返回给用户端； 所述基于历史时间段内得到的所述全量特征库对所述增量训练模型进行修正，得到修正后的训练模型，包括： 根据用户业务指标获取所述增量训练模型的评估结果，所述用户业务指标包括点击率、浏览时长、播放时长、新增、留存、日活、月活和转化率； 根据所述评估结果以及历史时间段内得到的所述全量特征库，对所述增量训练模型进行修正，以得到修正后的训练模型。

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