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龍圖騰網獲悉微軟技術許可有限責任公司申請的專利簡化機器學習的特征移除框架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：CN113743615B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202110585014.4，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權簡化機器學習的特征移除框架是由Y-J·張;Y·孟;T·王;Y·楊;B·龍;B·陳;Y·蔣;Z·李設計研發完成，并于2021-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本簡化機器學習的特征移除框架在說明書摘要公布了：所公開的實施例提供了一種用于簡化機器學習的系統。在操作期間，系統確定針對機器學習模型的基線版本的資源開銷，所述機器學習模型使用特征的集合來產生實體排名的；并確定待移除以將資源開銷降低到目標資源開銷的特征的數量。接下來，該系統計算針對特征的重要性分數，其中每個重要性分數代表對應特征對實體排名的影響。該系統然后將待移除的特征的第一子集識別為具有最低重要性分數的多個特征；并使用排除特征的第一子集的特征的第二子集來訓練機器學習模型的簡化版本。最后，該系統執行簡化版本以產生新的實體排名。

本發明授權簡化機器學習的特征移除框架在權利要求書中公布了：1.一種方法，包括： 通過利用針對特征的第一集合的特征值的第一集合訓練機器學習模型來創建所述機器學習模型的基線版本； 在環境中部署所述基線版本，其中，所部署的基線版本輸出實體排名的第一集合； 通過利用與所述特征值的第一集合中的至少一個第一值不同的至少一個第二值替換所述至少一個第一值來創建針對所述特征的第一集合的特征值的第二集合，其中，所述至少一個第二值被配置為使所述特征的第一集合對所述機器學習模型的輸出的貢獻最小化； 通過將所述基線版本應用于所述特征值的第二集合來生成實體排名的第二集合； 計算在所述實體排名的第一集合與所述實體排名的第二集合之間的相似性分數； 基于所述相似性分數來識別高重要性特征的集合，其中，所述高重要性特征的集合包括所述特征的第一集合的子集； 通過利用所述高重要性特征的集合而不是所述特征的第一集合訓練所述機器學習模型來創建所述機器學習模型的簡化版本； 通過在所述環境中或者在所述環境的副本中執行所述簡化版本來確定針對所述簡化版本的資源開銷；以及 響應于所述資源開銷滿足目標資源開銷，在所述環境中利用所述簡化版本替換所部署的基線版本的至少一部分，其中，所述簡化版本輸出與所述實體排名的第一集合不同的實體排名的第二集合。

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微軟技術許可有限責任公司，其通訊地址為：美國華盛頓州；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”。