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龍圖騰網恭喜尼爾森(美國)有限公司申請的專利稀疏和弱標記數據集的匿名數據整合和貝葉斯調查測量的概率建模獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114127743B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202080051845.7，技術領域涉及：G06N3/0455；該發明授權稀疏和弱標記數據集的匿名數據整合和貝葉斯調查測量的概率建模是由J·I·弗里德曼;T·Z·巴里斯;N·帕雷克設計研發完成，并于2020-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本稀疏和弱標記數據集的匿名數據整合和貝葉斯調查測量的概率建模在說明書摘要公布了：公開了用于對稀疏和弱標記數據集的匿名數據整合和測量進行概率建模的示例性方法、裝置、系統和制品如物理存儲介質。裝置包括：訓練控制器，用于訓練神經網絡以產生用于輸出概率模型的模型參數的經訓練的神經網絡；模型評估器，用于在指定一天中的時間、媒體源、以及與所述一天中的時間和所述媒體源不同的至少一個特征的輸入數據上運行所述經訓練的神經網絡，以確定所述概率模型的一個或多個第一模型參數；以及收視率度量生成器，用于基于輸入的普查數據評估所述概率模型，以確定與所述一天中的時間、所述媒體源和所述至少一個特征相對應的收視率度量，所述概率模型配置有所述一個或多個第一模型參數。

本發明授權稀疏和弱標記數據集的匿名數據整合和貝葉斯調查測量的概率建模在權利要求書中公布了：1.一種裝置，包括：至少一個存儲器；指令；以及處理器電路，所述處理器電路執行所述指令以進行：基于訓練數據訓練神經網絡以產生用于輸出概率模型的模型參數的經訓練的神經網絡，所述訓練數據包括基于媒體源數據和從與多個小組成員相關聯的監控媒體設備的測量儀獲得的小組數據的多個特征；在指定一天中的時間、媒體源、以及與所述一天中的時間和所述媒體源不同的至少一個特征的輸入數據上運行所述經訓練的神經網絡，以確定所述概率模型的一個或多個第一模型參數；利用從所述經訓練的神經網絡輸出的所述一個或多個第一模型參數來配置所述概率模型；以及基于部分標記的輸入的普查數據評估降維概率模型，以確定與所述一天中的時間、所述媒體源和所述至少一個特征相對應的收視率度量，所述部分標記的輸入的普查數據包括缺失所述多個特征中的一特征的所述多個特征的子集，所述降維概率模型基于在缺失特征域上整合所述概率模型來生成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人尼爾森(美國)有限公司，其通訊地址為：美國紐約州；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。