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申请/专利权人：北京绿能碳宝科技发展有限公司

摘要：本发明提出一种基于因果推理的可解释推荐方法和系统。其中，方法包括：基于倾向得分匹配的偏差去混淆方法对电影数据集进行偏差去混淆，得到去偏后的电影数据集；在DBPedia与Freebase两个知识图谱上分别使用所述电影数据集、去偏后的电影数据集和音乐数据集训练TransE模型，得到嵌入表示；利用TransE得到的嵌入表示来训练策略‑价值网络；应用训练好的策略‑价值网络进行路径推理。本发明提出的方案能够在一定程度上解决了协同过滤算法固有的数据稀疏与冷启动问题，也有效消除原始数据中的部分偏差，提高了推荐系统的推荐能力和可解释性。

主权项：1.一种基于因果推理的可解释推荐方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、选取电影数据集和音乐数据集；基于倾向得分匹配的偏差去混淆方法对电影数据集进行偏差去混淆，得到去偏后的电影数据集；步骤S2、在DBPedia与Freebase两个知识图谱上分别使用所述电影数据集、去偏后的电影数据集和音乐数据集训练TransE模型，得到嵌入表示；步骤S3、利用TransE得到的嵌入表示来训练策略-价值网络；应用训练好的策略-价值网络进行路径推理；步骤S4、对去偏后的电影数据集进行路径推理得到的多条候选路径，选择生成概率高于预设值的路径作为推荐过程的解释；最后对可解释路径进行排序，从而生成top-k推荐路径及推荐列表；在所述步骤S1中，倾向得分匹配的方法包括：使用逻辑回归算法估计倾向得分：在倾向得分匹配问题中，使用二元回归来估计倾向得分，即每个个体进入处理组的概率，从而得到该个体的倾向得分；匹配：根据倾向得分匹配处理组和对照组中具有相同倾向得分的个体，每个参与个体可与一个或多个非参与个体匹配；检查平衡性：评价处理组和对照组的组间均衡性；估计平均处理效应ATE；其中ATE具体是指倾向得分匹配的平均处理效应；在所述步骤S2中，所述在DBPedia与Freebase两个知识图谱上分别使用所述电影数据集、去偏后的电影数据集和音乐数据集训练TransE模型的方法包括：首先，处理电影数据集、去偏后的电影数据集和音乐数据集中的缺失项；然后，对电影数据集、去偏后的电影数据集和音乐数据集进行阈值舍弃，防止数据过稀疏；应用负采样的知识图谱、阈值舍弃后的电影数据集、去偏后的电影数据集和音乐数据集，基于嵌入算法TransE学习知识图谱中实体与关系的低维表征。

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