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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利属性预测模型训练方法、属性预测方法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：CN110796232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：201910969505.1，技术领域涉及：G06N3/09；该发明授权属性预测模型训练方法、属性预测方法及电子设备是由原发杰;何向南;徐哲钊;熊健;孔蓓蓓;张立广;熊义林设计研发完成，并于2019-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本属性预测模型训练方法、属性预测方法及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种属性预测模型训练方法、属性预测方法、模型、装置、介质以及电子设备，主要涉及人工智能中的迁移学习技术领域。该方法包括获取源域数据，所述源域数据包括样本对象在源域的行为序列；利用所述源域数据对初始神经网络进行训练以得到源域行为表征模型；冻结所述源域行为表征模型的参数，并在所述源域行为表征模型中插入微调网络层；获取目标域数据，所述目标域数据包括样本对象在源域的行为序列以及在目标域的属性标签；利用所述目标域数据对带有微调网络层的源域行为表征模型进行训练以得到针对所述目标域的属性预测模型。该方法可以有效地将源域中的行为特征迁移至目标域中，可以缩减参数调整数量并提高模型训练效果。

本发明授权属性预测模型训练方法、属性预测方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种属性预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取源域数据，所述源域数据包括样本对象在源域的行为序列，所述源域表示应用程序，所述行为序列是所述样本对象对所述应用程序中内容的点击行为序列，所述点击行为序列包括浏览记录、评分、点赞和转发中的至少一种行为数据； 利用所述源域数据对初始神经网络进行无监督学习训练以得到源域行为表征模型，所述源域行为表征模型用于表征所述样本对象在所述应用程序中的行为习惯； 冻结所述源域行为表征模型的所有网络参数，在所述源域行为表征模型中的多个卷积层之间等间隔地插入多个微调网络层； 获取目标域数据，所述目标域数据包括所述行为序列以及在目标域的属性标签，所述目标域为广告推荐领域、新闻推荐领域、音乐推荐领域、相亲交友推荐领域、视频推荐领域或者属性预测领域； 利用所述目标域数据对带有微调网络层的源域行为表征模型进行有监督学习训练，更新所述微调网络层的网络参数，得到针对所述目标域的属性预测模型；所述属性预测模型用于针对所述目标域中的对象属性进行预测，所得到的属性预测信息用于为所述对象推荐广告、推荐新闻、推荐音乐、推荐相亲交友、推荐视频或者预测所述对象的属性标签； 所述利用所述源域数据对初始神经网络进行无监督学习训练以得到源域行为表征模型，包括：在所述行为序列中选取多个目标行为节点，将所述目标行为节点替换为遮蔽行为节点；将带有遮蔽行为节点的行为序列输入所述初始神经网络以得到行为预测信息；根据所述行为预测信息和所述目标行为节点确定行为预测误差；利用所述行为预测误差更新所述初始神经网络的网络参数以得到所述源域行为表征模型； 所述利用所述目标域数据对带有微调网络层的源域行为表征模型进行有监督学习训练，更新所述微调网络层的网络参数，得到针对所述目标域的属性预测模型，包括：将所述目标域数据中的行为序列输入所述带有微调网络层的源域行为表征模型以得到属性预测信息；确定与所述行为序列相关联的所述属性标签，根据所述属性标签和所述属性预测信息确定属性预测误差；利用所述属性预测误差更新所述微调网络层的参数以得到针对所述目标域的属性预测模型。

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