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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一种交互式推荐中信息茧房消减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：CN119719487B 。

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：202411758597.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种交互式推荐中信息茧房消减方法是由史晓雨;李璞;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。

本一种交互式推荐中信息茧房消减方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种交互式推荐中信息茧房消减方法，属于大数据人工智能领域。由一种交互式推荐中信息茧房消减系统实现，该系统由强化学习模型中将环境交互替换为串联一个Transformer网络构成。该方法包含以下步骤：S1：录入历史交互行为数据；S2：搭建一种交互式推荐中信息茧房消减系统；S3：计算用户偏好奖励；S4：计算当前时刻的多样性奖励；S5：融合得到强化学习模型当前时刻对应的奖励；S6：将当前时刻的奖励以及动作输入到Transformer网络中，表示出当前时刻用户的状态；S7：对一种交互式推荐中信息茧房消减系统进行训练和测试；S8：对用户进行项目推荐。本发明方法能够准确地捕获用户偏好，解决信息茧房问题，同时保持推荐的准确性。

本发明授权一种交互式推荐中信息茧房消减方法在权利要求书中公布了：1.一种交互式推荐中信息茧房消减方法，其特征在于，由一种交互式推荐中信息茧房消减系统实现，所述的一种交互式推荐中信息茧房消减系统由强化学习模型中将环境交互替换为串联一个Transformer网络构成；所述强化学习模型由包含四个元素st,at,rt,πst|at的元组组成；其中，st∈S为t时刻对应的状态；at∈A为t时刻对应的动作；rt为t时刻对应的奖励，πst|at为在状态st下做出动作at的概率，γ为折扣因子；所有用户在所有时刻的状态被抽象表征成为状态空间S；所有可进行推荐的项目集合I被当作动作空间A；所述的Transformer网络利用t时刻强化学习模型生成的动作at和奖励rt生成t+1时刻对应的状态st+1输入到强化学习模型中，实现状态的更新，即用于行为意图的预测和理解； 该方法包括如下步骤： S1：录入用户与项目的历史交互行为数据，构造训练集和测试集； S2：搭建一种交互式推荐中信息茧房消减系统； S3：基于历史交互行为数据计算用户个性因素、环境因素，并进行整合，得到用户偏好奖励； S4：基于历史交互行为数据计算，交互行为之间的欧式距离，得到当前时刻的多样性奖励； S5：融合当前时刻的用户偏好奖励和当前时刻的多样性奖励，得到强化学习模型当前时刻对应的奖励； S6：将当前时刻的奖励以及动作输入到Transformer网络中，表示出当前时刻用户的状态，作为强化学习模型的输入； S7：分别利用训练集和测试集对一种交互式推荐中信息茧房消减系统进行训练和测试； S8：利用训练好的一种交互式推荐中信息茧房消减系统对用户进行项目推荐； 步骤S1所述的用户与项目的历史交互行为数据，包含用户、项目、评分和时刻，构成的集合为D＝{u,i,r,t}，将其按照比例拆分成训练集和测试集，其中，u∈U，i∈I，r∈R，t∈T； 所述的步骤S3具体为： S301：逐个用户和项目的计算用户对于项目的独特喜好的个性因素∈MFu,i|u∈U,i∈I}； S302：计算所有用户对于每个项目的大众欢迎程度的环境因素{EFi|i∈I}； S303：计算每个用户的跟随大众兴趣变化的从众因子{Cu|u∈U}； S304：利用从众因子整合得到每一个用户对于每一个项目的用户偏好奖励 步骤S3所述的用户u对于项目i的个性因素PF的计算采用矩阵分解模型MatrixFactorization，简称MF，即PF＝MFu,i； 步骤S3所述的环境因素的计算为推荐项目i的平均评分EFi，即其中，u*,i*,r*为历史交互行为数据集合D中的一个元素，为指示函数； 步骤S3所述的用户u对于项目i的用户偏好奖励为 步骤S4所述的当前时刻t的用户u对于项目i的多样性奖励为：其中，tl为当前时刻之前的时刻；il为tl时刻用户u交互的项目；disti,j表示项目i和项目j之间的欧式距离；threshold为阈值，为超参数，通过训练得到；

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