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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种用于因果决策任务的可证实的校准方法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：CN118333165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410421833.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种用于因果决策任务的可证实的校准方法是由况琨;朱民欽;吴飞设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于因果决策任务的可证实的校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于因果决策任务的可证实的校准方法，属于数据挖掘领域。包括如下步骤：根据关键字，将市场营销数据按照商品属性信息、商品促销策略和用户购买意向进行划分并构建数据集；在上述市场营销数据集上：对因果效应估计器进行预训练，对代理因果效应估计器和校准器进行训练，并分别记录最优参数；将训练好的因果效应估计器、代理估计器以及校准器应用到代理决策结果上，以得到用户购买意向的预测结果。相较于一般的因果效应估计方法，本发明考虑到因果效应估计与决策任务之间的隔阂，并提出了一个可证实的校准器来弥补这个隔阂，从而提高因果效应估计方法在决策任务上的表现。

本发明授权一种用于因果决策任务的可证实的校准方法在权利要求书中公布了：1.一种用于因果决策任务的可证实的校准方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据关键字，分别按照商品属性信息、商品促销策略和用户购买意向将市场营销数据对应划分为协变量、处理变量以及结果变量，并利用划分后的市场营销数据构建训练数据集； S2、获取一个因果决策模型，所述因果决策模型由一个因果效应估计器、一个代理因果效应估计器以及一个可证实的校准器组成，所述代理因果效应估计器包括一个协变量表征模块和两个处理模块，所述校准器为一个带有激活函数的全连接层； S3、利用早停技术对所述因果效应估计器在所述训练数据集上进行预先训练，保存预训练后因果效应估计器的最优参数； S4、使用K折交叉验证法在所述训练数据集上训练代理因果效应估计器，利用每一折训练完成后的代理因果效应估计器和预训练后的因果效应估计器对所述校准器进行交叉拟合训练； S5、当代理因果效应估计器和校准器均训练完毕后，将待预测的商品属性信息以及商品促销策略输入到训练好的因果决策模型中，得到用户购买意向的预测结果； 步骤S4的具体过程为： S41、在第k个迭代轮次中选取K-1折数据作为训练集，剩余一折数据作为验证集，并将所述训练数据集划分为K折，并对耐心值、计数器、以及最优损失值进行初始化； S42、将所述训练集输入到协变量表征模块，得到第一特征，根据第一特征对应的商品促销策略选择一个处理模块进行特征提取，由选中的处理模块输出第二特征，基于第二特征以及用户购买意向构建代理损失，基于最小化代理损失单独对代理因果效应估计器的参数进行更新； S43、将所述验证集输入到参数更新后的代理因果效应估计器中，得到第三特征，比较第三特征和最优损失值的大小：如果第三特征小于最优损失值，则将第三特征作为新的最优损失值，将计数器归零，并保存代理因果效应估计器的参数，反之则将计数器加1； S44、将所述验证集输入到预训练的因果效应估计器中，得到第四特征；将第三特征通过指示函数，得到代理决策结果；将第三特征以及第四特征一起输入到校准器中，由校准器获得的证据，对证据进行逐元素求和并归一化后，得到最优决策对应的概率向量，利用所述概率向量以及代理决策结果构建可证实校准损失，基于最小化可证实校准损失单独对校准器的参数进行更新； S45、不断迭代训练，直至代理因果效应估计器和校准器均收敛，得到训练好的校准器和代理因果效应估计器。

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