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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于隐式反馈归因的无偏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：CN115618110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211324146.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于隐式反馈归因的无偏推荐方法是由陈佳伟;林思仪;王灿;冯雁;周晟设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式反馈归因的无偏推荐方法在说明书摘要公布了：基于隐式反馈归因的无偏推荐方法，本发明推断隐式反馈背后的原因，从而准确提取出用户偏好的正信号和负信号，实现无偏且高效的推荐。本发明首先分析确定隐式反馈背后的四种产生情况；之后基于隐式反馈对用户偏好和曝光分别建模，并构建推断模型对用户隐式反馈的原因进行推理；随后用期望最大化算法对偏好曝光模块和推断模块进行交替更新；最后使用训练完成的用户偏好模型为用户喜爱的物品进行预测，完成推荐。本发明的优点在于，相比于其他现有方法，本方法通过推断出隐式反馈背后的原因，模型能够充分地利用未点击的数据，提高了推荐的性能，同时本方法具有较好的理论性质。

本发明授权基于隐式反馈归因的无偏推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于隐式反馈归因的无偏推荐方法，其特征在于：包括如下步骤： 1分析确定隐式反馈背后的四种产生情况； 2基于隐式反馈对用户偏好和曝光分别建模，并构建推断模型对用户隐式反馈的原因进行推理；具体包括： 偏好模块PreferenceModule，PM用于捕捉用户偏好，给定用户-物品对的特征，偏好模块将输出用户对物品的兴趣程度的预测：，其中表示偏好模块的参数； 曝光模块ExposureModule，EM用于估计用户接触到一个物品的可能性：； 推断模块ReasoningModule，RM，推断隐式反馈的原因；给定收集到的数据和偏好模块、曝光模块的先验预测，推断模块推理出偏好、曝光的后验分布，即每个用户-物品对属于隐式反馈四种情况的分布；推断模块将输出一个向量，每一维分别表示属于每一种情况的概率:； 3用期望最大化算法对偏好曝光模块和推断模块进行交替更新；具体过程如下： 1固定偏好模块和曝光模块的参数，基于贝叶斯公式更新推断模块：，则更新如下： 2根据推断模块得到的后验分布更新偏好模块和曝光模块的参数，根据EM算法，优化如下的期望概率： 简化方程后，我们得到偏好模块和曝光模块对应损失函数： 其中表示预测值和标签的距离函数，可使用交叉熵损失； 4使用训练完成的用户偏好模型为用户喜爱的物品进行预测，完成推荐。

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