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龙图腾网恭喜天翼数字生活科技有限公司申请的专利一种基于生成式对抗网络的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：CN114912013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111623753.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于生成式对抗网络的推荐方法是由谢张;杨立扬;宫敏;成国强设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式对抗网络的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成式对抗网络的推荐系统方法，该生成式对抗网络包括第一层生成器、第二层生成器和判别器，该方法包括：通过预训练来构建推荐系统所需数据集；在获取预训练结果之后构建预训练数据；基于第一层生成器和第二层生成器来创建内部信息流网络；基于内部信息流网络的结果和判别器来创建外部信息流网络；以及设置训练参数并且使用预训练数据和训练参数来对内部信息流网络和外部信息流网络执行迭代训练。此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。通过本发明，能够解决生成式对抗网络用于推荐系统的局限性，显著提高推荐系统的有效性。

本发明授权一种基于生成式对抗网络的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式对抗网络的推荐方法，所述生成式对抗网络包括第一层生成器、第二层生成器和判别器，所述方法包括：通过预训练来构建推荐系统所需数据集；在获取预训练结果之后构建预训练数据；基于所述第一层生成器和所述第二层生成器来创建内部信息流网络；基于所述内部信息流网络的结果和所述判别器来创建外部信息流网络；以及设置训练参数并且使用所述预训练数据和所述训练参数来对所述内部信息流网络和所述外部信息流网络执行迭代训练；其中创建内部信息流网络包括：初始化设置所述第一层生成器和所述第二层生成器；以及通过最大化交叉熵损失来改进所述第二层生成器的性能；创建内部信息流网络还包括：由所述第一层生成器对物品负样本进行采样；以及在进行采样之后将物品特征输入到两层神经网络中，其中第一层神经网络由非线性函数Tanh激活，并且第二层神经网络由非线性函数Sigmoid激活；创建外部信息流网络包括：初始化设置内部信息流和所述判别器；通过最大化交叉熵损失来改进所述判别器的性能；创建外部信息流网络还包括：将内部信息流结果输入双层线性神经网络，其中第一层线性神经网络由非线性函数Tanh激活，第二层线性神经网络由非线性函数Sigmoid激活；所述内部信息流指的是所述第一层生成器与所述第二层生成器之间的信息流；所述外部信息流网络的外部信息流指的是所述内部信息流网络与所述判别器之间的信息流。

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