[发明专利]一种基于逆倾向加权方法的反事实公平的推荐方法在审
| 申请号： | 202210345565.8 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114936890A | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 吴乐;邵鹏阳;张琨;连德富;洪日昌;李勇;汪萌 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于逆倾向加权方法的反事实公平的推荐方法，包括：1.利用用户和产品的交互记录构建评分矩阵，利用用户的二值敏感属性构建敏感属性矩阵；2.提出推荐的反事实公平性定义；3.预训练推荐模型，获得用户和产品的表征；4.通过图卷积方式进行特征传播，构建特征到敏感属性的分类器；5.提出基于图的自监督学习正则化项；6.固定分类器参数，获得针对敏感属性取值的倾向分数；7.通过逆倾向加权技术构建推荐的损失函数，更新模型参数。本发明从因果影响估计的角度出发，避免从交互数据中构建因果图，以实现推荐的反事实公平性，同时兼顾推荐的准确度，保证推荐内容的质量，为促进推荐的公平性研究提供了有利基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 倾向 加权 方法 事实 公平 推荐 | ||
【主权项】：
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