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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于生成对抗网络的网页显著度预测方法及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：CN114077909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202010797919.3，技术领域涉及：G06F16/957；该发明授权基于生成对抗网络的网页显著度预测方法及系统是由苗欣;杨华兴;李根设计研发完成，并于2020-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的网页显著度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于生成对抗网络的网页显著度预测方法及系统，该方法包括：获取待预测网页的网页快照和网页底层特征，所述网页底层特征为所述待预测网页的网页边界特征和文本文字特征；将所述网页快照和所述网页底层特征输入到训练好的网页显著度预测模型中，输出得到所述待预测网页的网页显著度预测结果；所述训练好的网页显著度预测模型是由样本网页快照和所述样本网页快照对应的样本网页底层特征，通过深度卷积神经网络训练得到的。本发明实施例提高了网页显著度的预测准确性和效率。

本发明授权基于生成对抗网络的网页显著度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的网页显著度预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测网页的网页快照和网页底层特征，所述网页底层特征为所述待预测网页的网页边界特征和文本文字特征； 将所述网页快照和所述网页底层特征输入到训练好的网页显著度预测模型中，输出得到所述待预测网页的网页显著度预测结果；所述训练好的网页显著度预测模型是由样本网页快照和所述样本网页快照对应的样本网页底层特征，通过深度卷积神经网络训练得到的； 所述训练好的网页显著度预测模型通过以下步骤训练得到： 获取训练样本集，所述训练样本集包括样本网页快照，及所述样本网页快照对应的样本网页底层特征和样本网页显著图； 根据所述样本网页快照和所述样本网页底层特征，对生成器网络进行训练，得到样本预测网页显著图； 根据所述样本预测网页显著图和所述样本网页显著图，对判别器网络进行训练，若训练结果满足预设条件，则得到训练好的网页显著度预测模型；若不满足，则通过反向传播算法，对生成器网络的参数和判别器网络的参数进行更新，以使得更新后的生成器网络和判别器网络进行训练，直到训练结果满足预设条件； 所述判别器网络的对抗性损失函数为： 所述生成器网络的对抗性损失函数为： L'GANG,D＝-EF,S[DF,GF,S]； 其中，F表示样本网页快照以及其对应的样本网页底层特征，S表示真实的样本网页显著图，G表示生成器网络，D表示判别器网络； 在所述根据所述样本预测网页显著图和所述样本网页显著图，对判别器网络进行训练之后，所述方法还包括： 根据判别器网络，对样本预测网页显著图和样本网页显著图进行真伪判别，并根据判别结果构建重构损失函数，所述重构损失函数为： 根据所述重构损失函数和对抗性损失函数，构建优化目标函数，以根据所述优化目标函数得到训练好的网页显著度预测模型，所述优化目标函数为： 其中，LGANG,D表示对抗性损失函数，LreconsG表示重构损失函数，j表示样本数量，Sj表示第j个样本的真实网页显著图，表示第j个样本通过生成器网络生成的网页显著图；λ用于控制样本预测网页显著图和样本网页显著图所占的权重。

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