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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法和系统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：CN119066488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411099470.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法和系统是由张以文;李翰崴;连顺设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法，包括：收集用户、物品、物品类别、用户点击行为序列信息，进行数据清洗，初始化用户、物品、类别及候选集物品的表示向量；定义和设计适用于用户点击行为序列的Mamba模块，利用Mamba模块的选择性传播与遗忘机制，进行动态参数调整，对用户点击行为序列进行预处理和行为特征提取；定义和设计数据增强方式，生成多样化的数据样本；整合Mamba预处理和数据增强的结果，在训练过程中使用掩码技术在对应批次只训练能表示点击行为的非填充部分的部分数据；根据损失函数优化参数，在验证集上评估该方法性能。本发明在不降低预测准确性的基础上，提高处理长序列信息的效率，依托数据增强技术对用户点击行为序列进行多样化处理，进一步捕获用户潜在的多样化兴趣，实现用户点击行为的高效预测。

本发明授权基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤S1：收集用户、物品、物品类别、用户点击行为序列信息，进行数据清洗，将数据格式化为统一形式并划分相应字段，其次，将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，并初始化用户、物品、类别及候选集物品的表示向量；步骤S2：定义和设计适用于用户点击行为序列的Mamba模块，利用Mamba模块的选择性传播与遗忘机制，进行动态参数调整，对用户点击行为序列进行预处理和行为特征提取，具体包括：步骤201：根据Mamba模块中SSM的设计理念，定义适用于用户行为序列的状态空间模型,定义在t时刻的原始用户历史点击行为序列为结合上下文信息进行语义增强的点击行为序列为，通过隐藏状态映射成最终表示向量序列其中N表示原始行为序列的长度:h′t＝A·ht+B·xt+α·C·xaugtyt＝E·ht此处并且是可以学习的参数矩阵,α是预定义参数用于控制语义增强的程度，为了处理离散的用户行为序列而非连续型函数，需通过步长Δ进行离散化，离散化后的UBSSM表达式如下： yk＝E·hk其中， 通过将参数从连续形式Δ,A,B,C,E转换为离散形式以线性递归的方式进行计算；步骤202：根据Mamba模块中前馈网络的设计理念，定义并设计行为感知前馈网络，通过隐藏层H进一步捕捉用户的潜在兴趣：UBFFNH＝DiceH·W1+b1·W2+b2其中，使用Dice激活函数根据输入数据的分布自适应地调整修正点，使其值设置为输入的均值；步骤203：定义并设计新的Mamba模块，将UBSSM和UBFFN进行结合，构建新的Mamba模块；步骤204：配置Mamba模块，将其嵌入到适当的网络结构，包括单层和多层堆叠结构，并保留Mamba硬件感知的并行算法，每个模块的输出作为下一个模块的输入，最终获取Mamba预处理的特征表示Fmamba；步骤205：在每一层Mamba模块之间添加残差连接，同时，对每一层的输出进行层归一化；步骤S3：定义和设计数据增强方式，生成多样化的数据样本，增加训练数据量；步骤S4：整合Mamba预处理和数据增强的结果，在训练过程中使用掩码技术在对应批次只训练能表示点击行为的非填充部分的部分数据；步骤S5：使用合适的损失函数计算误差，根据损失函数优化参数，在验证集上评估该方法性能，调整参数以优化方法表现，最后，使用测试集评估方法表现。

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