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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于多维度数据关联分析的算法歧视识别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：CN120744584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510911072.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多维度数据关联分析的算法歧视识别方法是由张雪飞;张欣亮;陈韵然;郑鹰;张敬娟设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度数据关联分析的算法歧视识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度数据关联分析的算法歧视识别方法，涉及互联网技术领域，包括，从短视频平台采集用户属性数据、用户行为日志数据、内容特征数据及上下文信息数据，并进行缺失值填充、分类变量编码及连续变量标准化处理，生成标准化数据表；将标准化数据表转换为三阶张量结构，将用户行为日志数据在时间片内对内容特征数据进行频次互动，本发明通过创新性的多维度数据关联分析方法，有效解决了现有算法歧视检测技术中存在的维度局限性和动态模式识别不足的问题，构建用户‑内容‑时间三阶张量结构，采用滑动窗口对齐和拉普拉斯平滑处理，实现了时空动态歧视模式的精准捕捉。

本发明授权一种基于多维度数据关联分析的算法歧视识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度数据关联分析的算法歧视识别方法，其特征在于：包括， 从短视频平台采集用户属性数据、用户行为日志数据、内容特征数据及上下文信息数据，并进行缺失值填充、分类变量编码及连续变量标准化处理，生成标准化数据表； 将标准化数据表转换为三阶张量结构，将用户行为日志数据在时间片内对内容特征数据进行频次互动，通过滑动时间窗口对齐和拉普拉斯平滑处理，得到稠密三阶张量； 对稠密三阶张量进行CP张量分解，得到用户因子矩阵、内容因子矩阵和时间因子矩阵，基于用户因子矩阵和用户属性数据提取歧视因子； 根据歧视因子构建敏感群体超图，得到用户群体、内容类别及时间上下文数据，采用超图卷积网络计算，得到超边的歧视强度得分； 基于超边的歧视强度得分生成歧视热力图及算法歧视审计报告，标注出高风险歧视模式和优化策略表； 基于用户因子矩阵和用户属性数据提取歧视因子，包括以下步骤， 将用户属性数据转换为二进制变量，对二进制属性加权融合，生成复合敏感属性向量； 通过因子-属性分析用户因子矩阵与复合敏感属性向量的Pearson相关系数，得到初步歧视因子集合； 通过双重机器学习量化初步歧视因子集合中用户因子对内容曝光量的因果效应，输出歧视因子； 根据歧视因子构建敏感群体超图，得到用户群体、内容类别及时间上下文数据，包括以下步骤， 基于歧视因子对用户因子矩阵进行K-means，得到用户群体； 对用户群体提取出时间因子的峰值时段，统计用户群体在峰值时段内互动的内容类别和时间上下文数据； 采用超图卷积网络计算，得到超边的歧视强度得分，包括以下步骤， 将用户群体、内容类别及时间上下文数据汇总成三元组数据； 将三元组数据设定为超边，计算超边权重； 基于超边权重和用户因子矩阵和内容因子矩阵，构建超图顶点特征矩阵和关联矩阵，得到超图结构数据； 使用对抗网络对顶点嵌入进行优化，得到顶点嵌入矩阵； 基于顶点嵌入矩阵计算超边的歧视强度得分。

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