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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法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：CN116662675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310404562.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法是由代泽北;郭贵冰设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法，涉及推荐系统及机器学习技术领域。该方法首先采集用户信息，并转换为向量形式；再基于采集的用户信息，使用自编码器模块来提取用户购买偏好的低维表示；然后通过条件感知对抗生成网络模块生成用户自己的偏好表示；通过社交感知对抗生成网络模块生成社会偏好表示；再使用对比学习技术将三个偏好表示进行学习训练，并将该用户和其他用户的偏好表示互相区分；最后融合同一用户不同模块产生的三种偏好表示以获得更准确的推荐。该方法使用低维嵌入来弥合来自不同部分的用户嵌入之间的分布差距，有效地利用对抗生成网络生成和改进潜在用户嵌入以获得更好的推荐。

本发明授权一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法，其特征在于： 采集用户信息，并转换为向量形式；所述用户信息包括用户属性信息、用户历史行为信息以及用户社交信息；同时，根据社交信息构建社交连接图； 基于采集的用户信息，使用自编码器模块来提取用户购买偏好的低维表示； 通过条件感知对抗生成网络模块生成用户自己的偏好表示； 通过社交感知对抗生成网络模块生成社会偏好表示； 使用对比学习技术将三个偏好表示进行学习训练，并将该用户和其他用户的偏好表示互相区分； 融合同一用户不同模块产生的三种偏好表示以获得更准确的推荐； 所述自编码器模块使用自动编码器来提取用户购买偏好的低维表示；所述自动编码器包括一个编码器和一个解码器，编码器将高分辨率的用户信息向量映射到一个低维的用户嵌入，解码器将编码器编码的用户嵌入重构为用户高维向量帮助自编码器学习训练； 所述条件感知对抗生成网络模块定义一个生成模型来，生成用户自己的偏好表示；所述生成模型包括生成器和判别器；将用户的属性信息编码为向量后作为生成模型的条件嵌入；生成器基于用户历史行为信息并以条件嵌入为约束，生成表示用户偏好的向量；并将表示用户偏好的向量与自编码器模块提取的用户购买偏好的低维表示相连接作为判别器的输入，判别器对生成器提取的用户偏好进行判别，并实现对用户购买偏好的低维表示进行去噪处理； 所述生成模型的目标函数如下： ； 其中，表示用户购买偏好的低维表示，表示用户的数量，表示用户输入到自编码器模块的用户信息向量，表示用户利用用户社交信息初始化的向量，表示用户属性信息作为生成器提取概率分布的条件概率，分别表示生成器和判别器，分别表示生成器和判别器的参数； 通过求解最小最大博弈问题以交替方式训练优化生成器和判别器的参数： ； 所述社交感知对抗生成网络模块包括社交融合模块和对抗生成模块； 对于每个用户，通过用户的社交连接图将每个用户的社交信息向量转化为初始的用户偏好表示，将初始的用户偏好表示和对应的条件嵌入作为社交融合模块输入，通过多层图卷积网络对用户偏好表示进行扩散，并输出用户的融合社交表示，为多层图卷积网络的层数，社交融合模块从不同类型的输入数据中捕获用户的初始社交兴趣；将每个用户的融合社交表示输入对抗生成模块中，对抗生成模块动态地使用逐层图卷积递归地模拟用户社交网络中用户社交信息的潜在表示，得到用户的社会偏好表示。

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