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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种融合协同过滤的神经Bandits推荐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：CN116304366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310125970.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种融合协同过滤的神经Bandits推荐方法是由白洪涛;欧阳丹彤;张婷婷;孙成林;何丽莉;曹英晖设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合协同过滤的神经Bandits推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合协同过滤的神经Bandits推荐方法，包括：步骤一、基于待推荐用户构建探索网络和利用网络，构建协同过滤模块；步骤二、在第t轮推荐中，给定臂xt，i通过利用网络输出潜在奖励估计，通过探索网络输出潜在奖励增益，通过协同过滤模块得到当前用户邻居用户的协同分数；步骤三、将潜在奖励估计、潜在奖励增益、当前用户邻居用户的协同分数输入到决策器中，得到基于用户推荐的最优选择策略。通过构建利用网络和探索网络学习预期奖励及潜在增益，并同时考虑邻居协同作用，构造决策器进行最终决策，提高推荐多样性的同时缓解冷启动的问题。

本发明授权一种融合协同过滤的神经Bandits推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合协同过滤的神经Bandits推荐方法，其特征在于，包括： 步骤一、基于待推荐用户构建探索网络和利用网络，构建协同过滤模块； 步骤二、在第t轮推荐中，给定臂xt，i通过利用网络输出潜在奖励估计，通过探索网络输出潜在奖励增益，通过协同过滤模块得到当前用户邻居用户的协同分数； 设定用户集为U＝{u1，u2，...，un}，对于用户ui，在第t轮推荐中，通过利用不同用户在利用网络上的参数梯度计算相似度，相似度公式为： 选取相似度最高的M个用户加入邻居用户集Negi，用户uj对目标物品xt的协同分数cscorei，j定义为目标物品在该用户利用和探索网络的输出之和与该用户与当前用户ui的相似度乘积，公式为： 当前用户ui的协同分数定义为其所有邻居用户的协同分数之和，计算公式为： 步骤三、将潜在奖励估计、潜在奖励增益、当前用户邻居用户的协同分数输入到决策器中，得到基于用户推荐的最优选择策略； 设定利用网络为f1·；θ1，在第t轮推荐中，给定臂xt，i通过利用网络得到的潜在奖励估计为标签为rt，i； 设定探索网络的输入为输出为标签为 设定协同过滤模块的输入为输出为cscorei； 决策器的输入为f1；f2；cscorei，输出为f3f1，f2，cscorei，标签为pi； 式中，为网络最后一层的参数，其上标为网络标识，下标表示最后一次对参数进行更新的轮数，xt，i用于表示第t轮推荐中的第i个臂，为利用网络的梯度，rt，i表示在第t轮推荐中选择第i个臂的真实奖励； 通过决策器对所述潜在奖励估计、所述潜在奖励增益所述当前用户邻居用户的协同分数进行组合，设定决策器为为xt,i的最终分数pt,i关于cscorei的函数，得到： 对于第t轮中提供的m个臂xt,i∈At,i∈[m]，选择其中分数最高的一个臂，选择策略表示为：

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