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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于对比学习的公平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：CN120123593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510298592.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于对比学习的公平推荐方法及装置是由刘生昊;吴国洋;邓贤君;易灵芝;何媛媛;程敏敏;高汉军;冯蔚;鲁宏伟设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的公平推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习的公平推荐方法及装置，其中，方法包括以下步骤：步骤S1、利用协同信息预测用户未知的敏感属性，得到第一敏感属性预测值；步骤S2、利用物品侧信息预测用户未知的敏感属性，得到第二敏感属性预测值；步骤S3、对所述第一敏感属性预测值和所述第二敏感属性预测值进行融合，得到用户敏感属性最终预测值；步骤S4、建立对比学习的敏感属性编码器，采用对比损失训练所述编码器，基于训练好的编码器进行公平推荐。本发明能够在敏感标签有限的场景下进行敏感属性建模，进而进行公平推荐。

本发明授权一种基于对比学习的公平推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的公平推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、利用协同信息预测用户未知的敏感属性，得到第一敏感属性预测值； 步骤S2、利用物品侧信息预测用户未知的敏感属性，得到第二敏感属性预测值； 步骤S3、对所述第一敏感属性预测值和所述第二敏感属性预测值进行融合，得到用户敏感属性最终预测值； 步骤S4、建立对比学习的敏感属性编码器，采用对比损失训练所述编码器，基于训练好的编码器进行公平推荐； 所述步骤S4中建立对比学习的敏感属性编码器，采用对比损失训练所述编码器，具体为： 建立基于对比学习的敏感属性编码器，所述编码器用于学习用户的敏感属性嵌入，采用对比损失训练所述编码器，所述对比损失为： 其中，为对比损失，是所有用户的数量，表示exp函数，表示计算向量内积，为用户的敏感属性嵌入，是锚点用户的正样本的嵌入，由数据增强得到，是锚点用户的负样本的嵌入，为超参数； 所述锚点用户的负样本采用负采样算法获取： 其中，为锚点用户的负样本，表示取最大操作，为用户的敏感属性，表示训练时采样的一批用户，为最终的用户敏感属性预测值，表示所有用户的敏感属性平均值。

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