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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法与装置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：CN117112905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311127004.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法与装置是由刘生昊;张雨;邓贤君;易源源;周欣蕾;杨天若设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法：根据用户、物品信息及其之间的交互关系，确定推荐部分模型，使用经典推荐算法来预测用户对物品的评分；根据用户特征和物品评分，设计用户侧的对抗学习网络，从用户侧过滤敏感信息；根据现有数据集中物品和用户的敏感特征关系的统计信息，建立用户与物品敏感信息的潜在关联，从物品侧过滤敏感信息；结合用户评分与物品信息从用户‑物品侧过滤敏感信息。本发明方法在去除用户敏感信息方面有明显优势，不仅从多个角度提升了推荐公平性，并且在推荐准确性方面表现最佳，提升了推荐效果。本发明还提供了相应的基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐装置。

本发明授权基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据用户、物品信息及其之间的交互关系，确定推荐部分模型，使用经典推荐算法来预测用户对物品的评分； 2根据用户特征和物品评分，设计用户侧的对抗学习网络，从用户侧过滤敏感信息；所述步骤2具体包括如下子步骤： 2.1为了从用户表示中过滤掉敏感信息，设计一个判别器与推荐器相对抗；判别器基于用户表示推断用户的敏感信息；因为评分反映了用户的偏好，所以用户对物品的实际评分被用作外部信息来辅助预测；并对这些评分进行归一化处理； 该判别器 2.2该判别器损失通过交叉熵函数计算，公式为： 其中是敏感特征集合，是用户的特征的值，是用户的特征的预测值； 3根据现有数据集中物品和用户的敏感特征关系的统计信息，建立用户与物品敏感信息的潜在关联，从物品侧过滤敏感信息；所述步骤3具体包括如下子步骤： 3.1为了过滤与物品相关的敏感信息，设计一个判别器与推荐器相对抗，判别器基于物品表示推断物品的偏向性，物品的真实偏向由其属性决定，计算物品的偏向得分如下： 其中，是考虑的物品的属性集合，是物品的敏感属性具有的所有类别的集合，是其中具有敏感属性“”偏向的类别集合，根据数据集中物品属性的自身分布确定阈值，分数落在区间中的任一个，根据所属区间范围划分物品的真实敏感属性偏向； 3.2该判别器 其中，是预测的物品i的敏感属性偏向，该判别器损失通过交叉熵函数计算，公式为： 4结合用户评分与物品信息从用户-物品侧过滤敏感信息； 5采用多任务学习的方式同时进行模型的推荐部分和对抗部分的训练与更新。

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