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申请/专利权人：北京绿能碳宝科技发展有限公司
申请日：2024-04-02
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193842A
主分类号：G06F16/9535
分类号：G06F16/9535;G06F16/36;G06N3/084;G06N5/022;G06N5/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京绿能碳宝科技发展有限公司 一种基于因果推理的可解释推荐方法和系统
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