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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利基于物品侧公平性增强的交互式推荐系统及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：CN119691016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411758606.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于物品侧公平性增强的交互式推荐系统及方法是由史晓雨;夏崇珺;尚明生;甘捷设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物品侧公平性增强的交互式推荐系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于物品侧公平性增强的交互式推荐系统及方法，属于大数据人工智能领域。该系统高、低两层智能体串联构成，任意一个智能体都为一个Actor‑Critic框架的强化学习网络。该方法采用分层学习方法，将引导过程分为宏观学习和微观学习两个阶段：在宏观学习阶段，高层智能体基于多步反馈制定面向公平性的目标，同时考虑物品方面的公平性和用户满意度，用于指导微观学习阶段；在微学习阶段，低层智能体将目标转换为针对单个用户定制的可执行操作，平衡了目标和用户满意度，并逐渐将用户偏好转向期望的目标。本发明方法增强了推荐系统中的物品方面的公平性，同时最大限度地减少了对用户满意度的干扰。

本发明授权基于物品侧公平性增强的交互式推荐系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于物品侧公平性增强的交互式推荐系统，针对任意用户u∈U、任意项目i∈I的场景，其中用户的集合为U，项目的集合为I，用户行为是统计用户和项目之间交互行为的n×m×k维的评分矩阵R，T＝[T1,T2,…,Tk]为k个历史时刻构成的向量，其特征在于，由高、低两层智能体串联构成；所述的高层智能体为一个高层Actor-Critic框架的强化学习网络；所述的高层Actor-Critic框架的强化学习网络由一个高层Actor网络和一个高层Critic网络串联构成；所述的高层Actor网络由一个多层感知网络1；所述的高层Critic网络也为一个多层感知网络2；同理，所述的低层智能体为一个低层Actor-Critic框架的强化学习网络；所述的低层Actor-Critic框架的强化学习网络由一个低层Actor网络和一个低层Critic网络串联构成；所述的低层Actor网络由一个多层感知网络3；所述的低层Critic网络也为一个多层感知网络4； 所述高层Actor-Critic框架的强化学习网络由包含五个元素的元组组成；其中，为t时刻高层智能体的状态，包括用户的历史交互行为；为t时刻高层智能体的动作，即为公平目标，旨在引导用户偏好转移的方向；为t时刻高层智能体的奖励；为高层智能体在状态经过动作迁移到状态的概率，γ1为高层智能体的折扣因子；所有用户的历史交互行为被抽象表征成为状态空间Sh；所述的所有可进行推荐的项目集合I被当作动作空间Ah； 所述低层Actor-Critic框架的强化学习网络由包含五个元素的元组组成；其中，为t时刻低层智能体的状态，包括用户的历史交互行为以及高层智能体动作 为t时刻低层智能体的动作，为在高层智能体动作下的低层智能体推荐项目构成的向量；为t时刻低层智能体的奖励；为高层智能体在状态经过动作迁移到状态的概率，γ2为低层智能体的折扣因子；所有用户的历史交互行为以及对应时刻的高层智能体动作被抽象表征成为状态空间Sl；所述的所有可进行推荐的项目集合I被当作动作空间Al。

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中国科学院重庆绿色智能技术研究院，其通讯地址为：400714 重庆市北碚区水土镇水土高新园方正大道266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”。

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