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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种存在未观测混杂时推荐系统的增益建模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：CN119671664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411636536.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种存在未观测混杂时推荐系统的增益建模方法是由周晓华;周川;李昊轩设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种存在未观测混杂时推荐系统的增益建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种存在未观测混杂时推荐系统的增益建模方法，属于信息推荐技术领域，解决了现有技术中存在未观测混杂时不能准确估计增益的问题。方法包括：构建第一训练集和第二训练集；第一训练集中的样本为观察性研究获得的样本；第二训练集中样本为随机对照试验获得的样本；每个样本包括用户物品对特征、样本的处理方案以及用户是否购买物品的真实结局；构建预训练模型，预训练模型用于预测样本在不同处理方案下的潜在结局；基于第一训练集对预训练模型进行训练得到训练好的预训练模型；基于训练好的预训练模型构建微调模型，基于第二训练集对微调模型进行训练得到消除未观测混杂影响的增益预测模型。实现了准确无偏的增益估计。

本发明授权一种存在未观测混杂时推荐系统的增益建模方法在权利要求书中公布了：1.一种存在未观测混杂时推荐系统的增益建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建第一训练集和第二训练集；所述第一训练集中的样本为观察性研究获得的样本； 所述第二训练集中样本为随机对照试验获得的样本；每个样本包括用户物品对特征、样本的处理方案以及用户是否购买物品的真实结局； 构建预训练模型，所述预训练模型用于预测样本在不同处理方案下的潜在结局；基于所述第一训练集对所述预训练模型进行训练得到训练好的预训练模型； 基于训练好的预训练模型构建微调模型，基于所述第二训练集对所述微调模型进行训练得到消除未观测混杂影响的增益预测模型；所述增益为不同处理方案下的潜在结局的条件平均因果效应； 所述预训练模型包括第一表征模块、重构模块和第一预测模块； 所述第一表征模块用于基于所述用户物品对特征提取样本的第一表征； 所述重构模块用于基于所述第一表征进行样本重构； 所述第一预测模块用于基于所述第一表征预测样本在不同处理方案下的潜在结局； 基于训练好的预训练模型构建微调模型，包括： 将预训练模型的第一表征模块的参数固定并作为微调模型的一个模块； 在第一表征模块的基础上添加第二表征模块和第二预测模块； 所述第二表征模块用于基于所述用户物品对特征提取样本的第二表征； 所述第二预测模块用于基于所述第一表征和第二表征预测样本在不同处理方案下的潜在结局，得到消除未观测混杂影响的增益预测结果； 基于第一预测模块初始化所述第二预测模块的参数。

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