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龍圖騰網恭喜齊魯工業大學(山東省科學院)申請的專利基于解耦操作的不平衡性標記分布學習方法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：CN119962705B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510450586.X，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權基于解耦操作的不平衡性標記分布學習方法是由高永標;孫想成;王君璨;張正陽;呂國華設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于解耦操作的不平衡性標記分布學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于解耦操作的不平衡性標記分布學習方法，涉及機器學習技術領域。本發明對輸入的標記分布進行初次解耦后利用編碼器Ⅲ進行編碼，獲得優勢標記分布以及非優勢標記分布；利用解碼器對特征編碼表示和全局標記分布進行解碼，獲取預測標記分布和真實標記分布；對預測標記分布進行二次解耦，得到預測的優勢類標記分布和非優勢類標記分布。本發明初次解耦和二次解耦的設置，使得優勢標記分布和非優勢標記分布在對齊?1過程中、對齊?2過程中以及解碼器輸出的預測標記分布與真實標記分布對齊過程中可以有效避免相互干擾，從而使得本申請解碼器輸出的預測標記分布更加接近真實標記分布。

本發明授權基于解耦操作的不平衡性標記分布學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于解耦操作的不平衡性標記分布學習方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、構建包括編碼器Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的不平衡性標記分布學習網絡，編碼器Ⅰ、Ⅱ分別基于輸入的特征向量和標記分布獲取特征編碼表示和全局標記分布；編碼器Ⅲ用于對輸入的標記分布初次解耦后的數據編碼，獲得優勢及非優勢標記分布；解碼器用于對特征編碼表示和全局標記分布進行解碼，獲取預測和真實標記分布；對預測標記分布進行二次解耦，得到預測的優勢類標記分布和非優勢類標記分布； S2、基于特征編碼表示、優勢標記分布和非優勢標記分布，分別計算優勢和非優勢標記分布信息對齊損失；基于特征編碼表示、全局標記分布以及余弦相似性分別構建特征相似性矩陣以及標記相似性矩陣，基于這兩個矩陣，計算特征與標記表示相似性矩陣對齊損失；基于預測標記分布與真實標記分布計算對齊損失；基于預測的優勢類標記分布、非優勢類標記分布及真實標記分布分別計算優勢標記分布損失和非優勢標記分布損失；利用參數α、β、γ和λ平衡上述各損失，得到總優化損失； S3、基于訓練集和總優化損失對不平衡性標記分布學習網絡進行訓練，得到網絡模型； 其中，步驟S3包括S3-1獲取訓練集和測試集，步驟S3-1具體包括以下具體步驟： S3-1-1、獲取原始數據集，其中，原始數據集為Movie數據集；Movie數據集是關于用戶對電影的評分數據集，每部電影的評分標記分布通過各評分等級的百分比計算得出； S3-1-2、使用十倍交叉驗證法將原始數據集分成10個子集，其中9個子集中均包括775個特征向量及其對應的標記分布，剩余的那個子集中包括780個特征向量及其對應的標記分布； S4、基于待預測的不平衡數據集獲取特征向量和標記分布，而后分別輸入網絡模型中前向傳播一次，得到預測標記分布及真實標記分布。

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齊魯工業大學(山東省科學院)，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501號；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”。