清华大学崔鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种嵌入因果结构的信息推荐方法及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：CN114372840B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111441087.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种嵌入因果结构的信息推荐方法及装置是由崔鹏;何玥;王子牧设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种嵌入因果结构的信息推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嵌入因果结构的信息推荐方法及装置，其中，方法包括：基于分布偏移的诱因，从观测数据中进行随机负采样作为负倾向初始化，以得到训练数据；通过用户特征与用户‑商品之间的因果结构重构用户喜好不喜欢的商品特征，发掘用户特征与用户倾向性以及负倾向之间稳定的因果关系，以学习数据的产生机制；优化对用户购买行为的拟合；根据稳定负倾向优化负采样概率；循环地联合优化，直到目标函数值收敛，以得到稳定的用户特征与用户倾向性以及负倾向之间稳定的因果关系。本发明通过从观测数据中发掘用户特征与其购买行为之间稳定的、不受分布偏移影响的因果结构，并将其应用于学习稳定表征，使其应对未知测试环境中不可知的分布偏移。
本发明授权一种嵌入因果结构的信息推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种嵌入因果结构的信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于分布偏移的诱因，从观测数据中进行随机负采样作为负倾向初始化，以得到训练数据； S2，基于所述训练数据，通过用户特征与用户-商品之间的因果结构重构用户喜好不喜欢的商品特征，发掘用户特征与用户倾向性以及负倾向之间稳定的因果关系，以学习数据的产生机制； S3，基于所述数据的产生机制，优化对用户购买行为的拟合； S4，基于所述用户购买行为的拟合并基于所述S2学习得到用户的稳定负倾向，以根据所述稳定负倾向优化负采样概率； S5，循环地联合优化S2至S4，直到目标函数值收敛，以得到稳定的所述用户特征与用户倾向性以及负倾向之间稳定的因果关系。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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