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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于用户角度的推荐系统偏好遗忘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：CN120821891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511264121.1，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法是由程梦平;李宇渊;林奕辰;翟春杰;腾旭阳;陈超超;颜成钢设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法，该方法首先基于推荐系统，建立用户和物品的交互矩阵。其次构建推荐系统模块从交互矩阵中学习偏好信息，并构建攻击模块通过交互扰动矩阵修改交互矩阵，使得由偏好遗忘的目标用户集合的偏好无法被推荐系统模块学到最后通过双层优化，对修改交互矩阵的交互扰动矩阵进行训练优化。本发明通过向目标用户的交互矩阵中有限添加伪造交互数据，即可显著降低推荐系统对目标用户敏感物品的预测分数，从而达到遗忘效果，而无需侵入模型内部或依赖模型参数信息，在保障遗忘效果的同时，能维持推荐系统整体性能。

本发明授权基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法在权利要求书中公布了：1.基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于推荐系统，建立用户和物品的交互矩阵； 步骤2：构建推荐系统模块从交互矩阵中学习偏好信息，并构建攻击模块通过交互扰动矩阵修改交互矩阵，使得有偏好遗忘的目标用户集合的偏好无法被推荐系统模块学到，具体实现过程如下： 表示需要推荐服务的用户集合；表示有遗忘需求的用户集合，针对中用户，分别用表示交互扰动矩阵，交互矩阵作为原始数据集，表示由原始数据集加上交互扰动矩阵得到的修改交互后的数据集，不对集合中用户的交互进行修改； 由任意推荐算法构建推荐系统模块，从用户的历史交互矩阵中学习偏好信息；构建攻击模块，使得的偏好无法被推荐系统模块学到，并对交互扰动矩阵施加约束,和分别为用户集合和物品集合元素个数； 所述交互扰动矩阵的约束包括：首先，修改行为仅限于有遗忘需求的用户集合；其次，每个扰动元素为0或者1，表示是否新增一个交互，不能出现重复添加的情况，因此满足且对于所有已有交互满足，其中为1或0表示用户与项目是否存在互动，为1表示存在互动，否则为0；对于添加的交互总量，定义平均最大修改数限制：使所有扰动元素求和并除以有遗忘需求的用户数量，小于每个用户允许添加的最大平均交互数量； 步骤3：通过双层优化，对修改交互矩阵的交互扰动矩阵进行训练优化，具体实现过程如下：推荐系统模块将学习用户偏好，并预测用户对未知物品的兴趣；训练推荐系统模块拟合当前交互数据，得到推荐系统模块的最优嵌入参数，在获得后，得到预测偏好矩阵；攻击模块的目标是修改交互数据，使得推荐系统模块被误导，根据预测偏好矩阵，训练得到最优的交互扰动矩阵；交替上述两个训练过程，直到攻击模块实现遗忘偏好的目标。

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