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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐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：CN113987358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111346460.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐系统是由何向南;万琪;王翔;吴剑灿设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种推荐模型的训练方法，包括：获取训练样本数据，其中，训练样本数据包括用户‑物品对，用户‑物品对包括用户信息、物品信息以及用户和物品的交互信息；构建基于交叉配对排序算法的推荐模型并初始化推荐模型的参数；利用推荐模型处理训练样本数据，根据无偏性的损失函数优化推荐模型的参数，获得训练完成的推荐模型。本发明还公开了一种无偏性的推荐方法、无偏性的推荐系统、电子设备及计算机程序产品。

本发明授权一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型的训练方法，包括：获取训练样本数据，其中，所述训练样本数据包括用户-物品对，所述用户-物品对包括用户信息、物品信息以及用户和物品的交互信息；构建基于交叉配对排序无偏损失函数的推荐模型并初始化所述推荐模型的参数；利用所述推荐模型处理所述训练样本数据，根据无偏性的损失函数优化所述推荐模型的参数，获得训练完成的推荐模型；其中，所述无偏性的损失函数由式（1）表示： 其中，表示所述训练样本数据中具有交互关系的用户-物品对个数，表示第个用户，表示第个物品，表示第个用户和第个物品的相关性分值，是所述训练样本数据，是所述推荐模型的激活函数；其中，所述由式（2）表示： （2），其中，表示第m个用户和第n个物品有交互关系，表示第m个用户和第n个物品没有交互关系；其中，所述无偏的损失函数由式（3）和式（4）进行限定： 其中，表示用户喜欢物品，表示用户能够看见物品，，是相关性概率，是曝光率；是一 个正常数； 其中，所述曝光率可分解成用户倾向性、物品倾向性和用户-物品相关性；其中，所述获取训练样本数据包括：根据预先设置的采样批次值、动态采样率和选择率，获取多个样本数据，其中所述样本数据包括多个具有交互关系的用户-物品对；对所述样本数据进行预处理，筛选所述用户-物品对中所述用户与其他物品或者所述物品与其他用户没有交互信息的用户-物品对，获得筛选后的样本数据；利用所述推荐模型对所述筛选后的样本数据进行处理，获得所述用户-物品对的相关性平均值；选择所述相关性平均值最小的所述筛选后的样本数据作为所述训练样本数据。

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