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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于解耦操作的不平衡性标记分布学习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：CN119962705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510450586.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于解耦操作的不平衡性标记分布学习方法是由高永标;孙想成;王君璨;张正阳;吕国华设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解耦操作的不平衡性标记分布学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于解耦操作的不平衡性标记分布学习方法，涉及机器学习技术领域。本发明对输入的标记分布进行初次解耦后利用编码器Ⅲ进行编码，获得优势标记分布以及非优势标记分布；利用解码器对特征编码表示和全局标记分布进行解码，获取预测标记分布和真实标记分布；对预测标记分布进行二次解耦，得到预测的优势类标记分布和非优势类标记分布。本发明初次解耦和二次解耦的设置，使得优势标记分布和非优势标记分布在对齐‑1过程中、对齐‑2过程中以及解码器输出的预测标记分布与真实标记分布对齐过程中可以有效避免相互干扰，从而使得本申请解码器输出的预测标记分布更加接近真实标记分布。

本发明授权基于解耦操作的不平衡性标记分布学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦操作的不平衡性标记分布学习方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建包括编码器Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的不平衡性标记分布学习网络，编码器Ⅰ、Ⅱ分别基于输入的特征向量和标记分布获取特征编码表示和全局标记分布；编码器Ⅲ用于对输入的标记分布初次解耦后的数据编码，获得优势及非优势标记分布；解码器用于对特征编码表示和全局标记分布进行解码，获取预测和真实标记分布；对预测标记分布进行二次解耦，得到预测的优势类标记分布和非优势类标记分布； S2、基于特征编码表示、优势标记分布和非优势标记分布，分别计算优势和非优势标记分布信息对齐损失；基于特征编码表示、全局标记分布以及余弦相似性分别构建特征相似性矩阵以及标记相似性矩阵，基于这两个矩阵，计算特征与标记表示相似性矩阵对齐损失；基于预测标记分布与真实标记分布计算对齐损失；基于预测的优势类标记分布、非优势类标记分布及真实标记分布分别计算优势标记分布损失和非优势标记分布损失；利用参数α、β、γ和λ平衡上述各损失，得到总优化损失； S3、基于训练集和总优化损失对不平衡性标记分布学习网络进行训练，得到网络模型； 其中，步骤S3包括S3-1获取训练集和测试集，步骤S3-1具体包括以下具体步骤： S3-1-1、获取原始数据集，其中，原始数据集为Movie数据集；Movie数据集是关于用户对电影的评分数据集，每部电影的评分标记分布通过各评分等级的百分比计算得出； S3-1-2、使用十倍交叉验证法将原始数据集分成10个子集，其中9个子集中均包括775个特征向量及其对应的标记分布，剩余的那个子集中包括780个特征向量及其对应的标记分布； S4、基于待预测的不平衡数据集获取特征向量和标记分布，而后分别输入网络模型中前向传播一次，得到预测标记分布及真实标记分布。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。