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龙图腾网获悉暨南大学;广州信息技术研究所申请的专利一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平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：CN119961529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510054695.X，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平方法是由古天龙;刘钦;冯旋;刘小丽;郝峰锐;刘明设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平方法，涉及机器学习技术领域，包括：收集用户行为数据与项目数据；对用户行为数据与项目数据进行数据处理，分别生成用户的初步嵌入、项目的初步嵌入以及相似用户嵌入；利用大语言模型生成用户的增强嵌入和项目的增强嵌入；将初步嵌入、与增强嵌入进行融合，获得融合用户嵌入、融合项目嵌入；对融合用户嵌入和融合项目嵌入进行点积运算，获得推荐得分，引入交互次数惩罚因子对推荐得分进行处理，获得加权后的推荐得分；通过双边公平性优化策略对加权后的推荐得分进行处理，生成最终的推荐列表。本方法能够精准识别并调节不公平现象。

本发明授权一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平方法在权利要求书中公布了：1.一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平方法，其特征在于，包括： 收集用户行为数据与项目数据，其中，所述用户行为数据包括用户对项目的交互信息，所述项目数据包括每个项目的详细信息； 对所述用户行为数据与项目数据进行数据处理，分别生成用户的初步嵌入、项目的初步嵌入以及相似用户嵌入； 利用大语言模型生成用户的增强嵌入和项目的增强嵌入； 将所述用户的初步嵌入、所述相似用户嵌入与所述用户的增强嵌入进行融合，生成融合用户嵌入，将所述项目的初步嵌入与所述项目的增强嵌入进行融合，生成融合项目嵌入； 对所述融合用户嵌入和所述融合项目嵌入进行点积运算，获得推荐得分，引入交互次数惩罚因子对所述推荐得分进行处理，获得加权后的推荐得分； 通过双边公平性优化策略对所述加权后的推荐得分进行处理，生成最终的推荐列表； 所述交互次数惩罚因子为： 式中，表示项目被所有用户交互的次数，和分别表示所有项目被交互次 数的最小值和最大值，为交互次数惩罚因子，为缩放因子； 所述双边公平性优化策略包括： 对用户不公平指标以及项目曝光不公平指标进行量化，综合考虑推荐得分、用户公平性和项目曝光公平性，获得多目标优化函数； 其中，所述多目标优化函数为： 式中，和均为调节系数，用于平衡得分最大化和公平性优化之间的关系，为多目 标优化函数，为活跃用户组和非活跃用户组之间的性能指标差异，为 热门项目和冷门项目在推荐列表中的曝光差异，为加权后的推荐得分，为用户数量，为项目数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人暨南大学;广州信息技术研究所，其通讯地址为：510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。