申请/专利权人：浙江大学

申请日：2022-10-27

公开（公告）日：2023-01-17

公开（公告）号：CN115618110A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06N3/048;G06N5/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.10#实质审查的生效;2023.01.17#公开

摘要：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。

主权项：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。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。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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于隐式反馈归因的无偏推荐方法

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