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龙图腾网获悉北京华信有道科技有限公司申请的专利一种基于展示方案数据模型训练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：CN119226816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411718423.7，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于展示方案数据模型训练方法及系统是由孟德福;孟令鹏;刘翔;张纪;李任设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于展示方案数据模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于展示方案数据模型训练方法及系统，包括如下步骤：S1、构建多源情境数据集；S2、对多源情境数据集进行预处理，并整合为单一情境向量；S3、生成用户偏好画像，并将情境向量与用户偏好画像融合生成动态情境偏好画像；S4、将动态情境偏好画像输入至条件生成对抗网络，生成展示方案；S5、嵌入自适应神经调控模块，优化展示方案生成效果；S6、引入分层情境控制机制；S7、基于历史交互反馈迭代更新用户偏好画像；S8、分析当前情境与历史情境的相似度，应用元学习算法判定展示方案的适用性，并将历史情境中的有效展示方案迁移至当前情境。本发明采用多维情境感知与动态反馈优化的模型训练方法，实现了展示方案的情境自适应生成。

本发明授权一种基于展示方案数据模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过物联网设备采集用户的微观情境数据，并从用户设备信息中提取宏观情境数据，构建多源情境数据集；S2、对多源情境数据集进行预处理，通过多头注意力机制对不同来源的情境特征加权融合，将多源情境特征整合为单一情境向量；S3、从用户的历史交互数据中提取偏好特征，生成用户偏好画像，并将情境向量与用户偏好画像融合生成动态情境偏好画像；S4、将生成的动态情境偏好画像作为条件输入至条件生成对抗网络，生成符合当前情境的展示方案；S5、嵌入自适应神经调控模块，利用情境特征反馈回路动态调整条件生成对抗网络的生成策略，根据用户的点击率、停留时间和滑动行为实时调整生成模型的权重，优化展示方案生成效果；S6、引入分层情境控制机制，所述分层情境控制机制包括宏观情境控制、中观情境控制和微观情境控制；S7、收集用户交互的反馈数据，将反馈数据输入动态情境偏好画像和自适应神经调控模块中，调整条件生成对抗网络的权重参数，并基于历史交互反馈迭代更新用户偏好画像；S8、通过情境相似性检测分析当前情境与历史情境的相似度，应用元学习算法判定展示方案的适用性，并利用迁移学习将历史情境中的有效展示方案迁移至当前情境；所述S6具体包括：S61、识别用户当前的主要需求情境，根据用户行为数据和偏好画像确定展示内容的主题和整体方向，宏观情境控制模块分析用户的情境需求，通过情境权重调整展示内容的主题，使得展示内容与用户需求情境匹配；S62、结合用户设备信息和环境因素对内容风格进行适配调整，中观情境控制模块基于不同的设备和环境特征应用相应的风格模板，使用中观情境风格权重系数控制风格转换；S63、在用户与展示内容进行交互时，实时检测用户的点击、滑动和停留行为，并根据微观交互行为调整展示内容的细节，微观情境控制模块根据用户的实时反馈动态更新展示内容，包括调整按钮颜色、内容排版和布局，通过微观情境控制权重系数控制展示细节的调整幅度；S64、根据分层情境控制机制，定义展示内容的多层级适应度评分，用于衡量展示内容在不同情境层级上的适应性： ；其中，表示展示内容的多层级适应度评分，表示宏观情境控制权重系数，表示宏观情境适应度，表示微观情境适应度，表示宏观情境控制中第个特征的权重参数，表示宏观情境控制中第个特征，表示宏观情境控制中的特征数量，表示中观情境控制中第个特征的权重参数，表示中观情境控制中第个特征，表示中观情境控制中的特征数量，表示微观情境控制中第个特征的权重参数，表示微观情境控制中第个特征，表示微观情境控制中的特征数量；S65、当适应度评分达到预设阈值，认为展示内容已在宏观、中观和微观情境层面均达到预期的情境匹配效果，判定展示内容符合用户的多层次情境需求；S66、若适应度评分未达到预设阈值，通过反向传播机制对宏观情境控制模块、中观情境控制模块和微观情境控制模块的权重系数进行更新，逐步优化展示内容的适配度。

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