广西师范大学王利娥获国家专利权
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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利基于生成对抗网络和社交图注意力网络的联邦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：CN115238172B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210750734.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于生成对抗网络和社交图注意力网络的联邦推荐方法是由王利娥;曾华昌;李先贤;李胜寒;刘天然;谢嘉华设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于生成对抗网络和社交图注意力网络的联邦推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络和社交图注意力网络的联邦推荐方法，包括对每一本地客户端进行局部更新后将目标用户和交互物品经过嵌入层，得到物品偏好信息；目标客户端使用对抗网络生成器基于物品偏好对交互物品进行打分，得到交互得分样本；利用交互得分样本和目标客户端的初始用户交互物品真实打分计算损失函数值；利用损失函数值推导局部模型梯度和嵌入梯度后进行同态加密后聚合，得到全局模型梯度；将全局模型梯度解密后分发给目标客户端；目标客户端基于解密后的全局模型梯度进行本地模型更新；直至所述社交图注意力网络收敛至预设程度，得到最终预测结果。
本发明授权基于生成对抗网络和社交图注意力网络的联邦推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络和社交图注意力网络的联邦推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1对每一本地客户端进行局部更新，得到目标客户端； S2所述目标客户端将目标用户和交互物品经过嵌入层，得到物品偏好信息； S3所述目标客户端使用对抗网络生成器基于所述物品偏好对所述交互物品进行打分，得到交互得分样本； S4利用所述交互得分样本和所述目标客户端的初始用户交互物品真实打分计算损失函数值； S5利用所述损失函数值推导社交图注意力网络的局部模型梯度和嵌入梯度后进行同态加密，得到两个加密梯度； S6将两个所述加密梯度进行聚合，得到全局模型梯度； S7将所述全局模型梯度解密后分发给所述目标客户端； S8所述目标客户端基于解密后的所述全局模型梯度对本地的社交图注意力网络进行更新； S9循环步骤S2至S8，直至所述社交图注意力网络收敛至预设程度，得到最终预测结果。
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广西师范大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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