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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于公平表示学习的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：CN118551121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410661188.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于公平表示学习的推荐方法是由张骁雄;丁松;张明星;范强;严浩;周晓磊;丁鲲设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于公平表示学习的推荐方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于公平表示学习的推荐方法，属于算法推荐领域，包括：获取用户历史交互的项目集合，以及每个项目历史交互过的用户集合，作为用户－项目的邻域信息；根据获取的邻域信息，采用邻域聚合机制对用户集合和项目集合进行表示向量的预训练，得到用户预训练表示向量和项目预训练表示向量；对用户预训练表示向量进行去偏差处理，得到去偏差用户表示向量；构建推荐模型，将去偏差用户表示向量和项目预训练表示向量作为输入，训练推荐模型；根据训练后的推荐模型，对用户－项目进行评分预测；根据评分预测结果，筛选得到候选推荐列表。针对现有技术中推荐系统中用户属性偏见的问题，本申请减少了推荐系统中对用户属性的偏见。

本发明授权一种基于公平表示学习的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于公平表示学习的推荐方法，包括：获取用户历史交互的项目集合，以及每个项目历史交互过的用户集合，作为用户－项目的邻域信息；根据获取的邻域信息，采用邻域聚合机制对用户集合和项目集合进行表示向量的预训练，得到用户预训练表示向量和项目预训练表示向量，包括：构建用户－项目交互矩阵R；其中，如果用户u与项目i发生过交互，则Rui＝1，否则Rui＝0；根据交互矩阵R，得到邻接矩阵A的计算公式如下： 其中，RT表示矩阵R的转置矩阵；对邻接矩阵A中的元素进行指数运算实现指数加权，将指数加权后的邻接矩阵A中的每个元素加上阈值得到加权邻接矩阵A'；分别初始化用户和项目的表示向量矩阵E0；根据加权邻接矩阵A'和度矩阵D，分别迭代更新用户和项目的表示向量矩阵Ek+1；表示向量矩阵Ek+1的更新公式如下： 其中，A'为加权邻接矩阵，D为度矩阵，度矩阵D为对角矩阵，对角元素为每个节点的度数，节点表示用户和项目，节点的度数通过对邻接矩阵A的每行或者每列的元素求和得到；是归一化转置矩阵，β是指数权重参数，指数β的取值范围为0至1；将迭代收敛后的Ek作为用户预训练表示向量和项目预训练表示向量的输出；对用户预训练表示向量进行去偏差处理，得到去偏差用户表示向量，包括：根据用户属性将用户划分为多个组别；分别计算每个组别用户预训练表示向量的均值，作为对应组别的偏差向量，根据各组别的偏差向量，得到用户属性的总体偏差向量；对获取的总体偏差向量进行正交化处理，得到正交化偏差向量；将用户预训练表示向量与正交化偏差向量相减，得到去偏差用户表示向量；构建推荐模型，将去偏差用户表示向量和项目预训练表示向量作为输入，训练推荐模型；根据训练后的推荐模型，对用户－项目进行评分预测；根据评分预测结果，筛选得到候选推荐列表。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营18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”。