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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的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：CN116301741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310010230.5，技术领域涉及：G06F8/20；该发明授权一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的方法是由李童;韩璐设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的方法，包括如下步骤，步骤1，构建目标模型。步骤2，对可解释性需求分析框架进行建模。分析目标表示解决问题需要达成哪些目标，而质量目标表示在达成这个目标时可能涉及哪些质量属性。然后对解决方案进行建模。步骤3，设计原型工具用于实现该框架，设计一个原型工具用于实现步骤2中的建模结果。最后对参与者进行了实验来验证，评估了该方法的可行性。

本发明授权一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的方法在权利要求书中公布了：1.一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的方法，其特征在于，该方法包含以下几个步骤： 步骤1，构建目标模型；首先提出了三个概念，分别是问题、解决方案和上下文；具体来说，问题表示想要达成的目标，解决方案表示为达成这个目标使用哪些方法，上下文表示不同的解决方法适用的情况； 步骤2，对可解释性需求分析框架进行建模；在这一步骤中，对步骤1中的目标模型进行细化；首先分别对问题、解决方案和上下文这三个概念进行建模；问题表示为目标，而目标又表示为分析目标和质量目标；分析目标表示解决问题需要达成哪些目标，而质量目标表示在达成这个目标时涉及哪些质量属性；然后对解决方案进行建模；解决方案细分为若干子解决方案，子解决方案在质量上的表现有所不同；最后对上下文进行建模，上下文分为用户上下文、数据上下文和方法上下文；用户上下文表示用户的需求信息，数据上下文表示机器学习模型或数据集的特征，方法上下文表示可解释性方法需要设置的参数和属性；上下文应用到解决方案和分析目标的连接上，以表示解决方案的适用情况；应用到分析目标上，表示该分析目标的生效场景； 步骤3，设计原型工具用于实现该框架；设计一个原型工具用于实现步骤2中的建模结果；使用需求提取器和数据提取器分别提取用户上下文和数据上下文，然后将上下文信息输入到上下文监视器中；上下文监视器负责验证上下文的生效情况，将上下文的生效情况输入到上下文规划器中；上下文规划器将上下文信息转换为二进制流信息输入到可解释性方法推荐器中；最后可解释性方法推荐器根据二进制流信息推荐最适合当前上下文的可解释性方法； 上下文的建模包括分解上下文，具体的分解过程为： 世界谓词wp表示一个真实世界中的状态，分为两类，分别是陈述和事实；陈述用矩形w表示，事实用平行四边形f表示；关系支持用弯曲的箭头表示，表示箭头末端链接的组合为箭头指向的陈述的真值提供了证据；对世界谓词wp1的分解表达为wp1＝w1∧f3，表示w1成立‘且’f3成立时wp1成立；对陈述w1的分解表示为w1＝f1∨f2，表示当f1‘或’f2满足时w1就成立；wp1和wp2分别用公式α和β表达，同样上下文C1也用公式C1＝wp1∧wp2表达，表示当wp1和wp2同时满足时C1是生效的；w1是用户能够选择想要解释的范围；f3是用户知道可解释性的作用；f1是用户想要局部解释；f2是用户想要全局解释；wp2是用户有可解释性需求。

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