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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于Siamese生成对抗网络与不确定性对抗记忆的序列推荐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：CN120632202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510703737.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于Siamese生成对抗网络与不确定性对抗记忆的序列推荐方法是由张俊三;丁凤媚;吴斯霓设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Siamese生成对抗网络与不确定性对抗记忆的序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Siamese生成对抗网络与不确定性对抗记忆的序列推荐方法。首先，在生成式对抗网络中引入Siamese网络，通过将真实序列与生成序列映射到同一特征空间，衡量真实序列与生成序列的特征相似性，细化了序列间的特征差异，并将相似性损失集成到对抗学习过程中，实现相似特征的对抗学习优化，有效克服了传统生成式对抗网络的局限性。此外，本发明还设计了不确定性对抗记忆机制，通过在注意力机制中融入查询和键的惩罚修正项与对抗性高斯噪声，使其能够动态抑制高不确定性与噪声特征的干扰，并采用外部记忆机制的记忆槽实现用户行为长程依赖的建模。本发明在Sports、Yelp和ML‑1M数据集上的大量实验证明了我们所提出模型的有效性。

本发明授权一种基于Siamese生成对抗网络与不确定性对抗记忆的序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Siamese生成对抗网络与不确定性对抗记忆的序列推荐方法，所述方法包括以下步骤： S1.获取用户与物品的历史交互数据集，并分析生成式对抗网络应用于序列推荐中的问题； S2.构建融合Siamese网络的增强对抗网络框架，生成器接收掩码用户交互序列生成候选序列，判别器实现精准分类； S3.将真实样本和生成样本输入到Siamese网络，映射到同一特征空间中； S4.计算真实样本与生成样本的相似性损失，并通过相似性损失优化生成器和判别器的学习过程； S5.真实序列经过编码器编码后，结合动态随机增强和对比学习技术，从多角度建模序列特征； S6.提出不确定性对抗记忆机制，在注意力机制中融入查询和键的惩罚修正项与对抗性高斯噪声，动态抑制高不确定性与噪声特征的干扰，并采用外部记忆机制的记忆槽实现用户行为长程依赖的建模； S7.采用多任务训练策略，联合优化对比学习任务、生成任务、判别任务和下一个项目预测任务； S8.根据模型最终输出的用户-物品交互概率，为每个用户产生推荐物品列表； S9.选择了三个不同真实场景的数据集来测试和评估模型的推荐性能，采用结果中前20个物品的召回率和归一化折损累计增益作为推荐性能的量化指标； 所述S2的具体过程为： S201.采用基于双向Transformer的BERT4Rec模型作为生成器；给定用户交互序列，我们首先通过掩码操作对这些序列中的部分项目进行隐藏；按照预定义的掩码比例随机掩盖若干项，得到部分掩码的交互序列；生成器根据来恢复原始序列，得到生成序列，生成器的损失函数形式为： 其中，是用户的掩盖项集合，是掩盖位置的真实物品标签，表示生成器给定掩码序列时，预测掩盖位置为真实项的概率； S202.采用基于自注意力机制的SASRec模型作为判别器；判别器接受经过聚合函数处理的真实序列和生成序列作为输入，并进行区分；其损失函数为： 其中，为序列最大时间步长，为生成序列的项，为指示函数，是Sigmoid函数；可学习的参数矩阵；表示判别器网络；表示时刻用户的历史信息； 所述S6的具体过程为： S601.不确定性感知对抗记忆机制：在注意力得分计算中引入惩罚修正项，降低高不确定性特征的关注权重；给定输入序列张量，为批次大小，序列长度，为隐藏层维度，原始注意力得分计算为基础关联性得分减去不确定性惩罚项： 为进一步提升模型的鲁棒性，向查询和键中添加高斯噪声，生成扰动后的注意力得分： 其中，和分别是施加随机扰动后的查询和键； S602.外部记忆机制：模型通过查询向量与记忆矩阵的注意力交互，提取与当前行为相关的长期兴趣表征，给定当前查询向量，计算其与记忆矩阵的关联权重，为记忆槽的数量，为记忆向量维度，然后利用该权重对记忆矩阵中的所有记忆槽进行加权求和： 为动态存储序列中的新特征，设计基于门控机制的更新策略；对于Transformer当前时刻输出，将其与旧记忆拼接后生成候选记忆： 通过更新门权重控制新旧记忆的混合比例： 最终通过门控加权实现平滑更新，避免记忆冲突： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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