中国科学技术大学吴剑灿获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种抗奖励黑客推荐系统优化方法及抗奖励黑客推荐系统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：CN120653850B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511171160.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种抗奖励黑客推荐系统优化方法及抗奖励黑客推荐系统是由吴剑灿;陈鹤予;吴俊康;王翔;何向南设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种抗奖励黑客推荐系统优化方法及抗奖励黑客推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗奖励黑客推荐系统优化方法及抗奖励黑客推荐系统，所述方法包括：构建动态间隔机制，基于用户历史序列和正负样本对对计算动态间隔项，用于量化正负样本间的偏好差异强度；对动态间隔项进行跨样本统计归一化，得到归一化后的间隔项；通过停止梯度操作将动态间隔解耦为优化约束项，结合偏好优化损失进行模型训练；引入负对数似然损失，直接最大化正样本的生成概率；联合优化偏好优化损失和负对数似然损失，得到总损失函数，用于抑制推荐系统中的奖励黑客行为。本发明基于用户行为强度动态调整间隔阈值，确保模型对推荐序列最终正负样本的细粒度偏好与粗粒度需求进行差异化建模，缓解数据稀疏性与多样性导致的推荐偏差。
本发明授权一种抗奖励黑客推荐系统优化方法及抗奖励黑客推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种抗奖励黑客推荐系统优化方法，其特征在于，包括： 构建动态间隔机制，基于用户历史序列和正负样本对对计算动态间隔项，用于量化正负样本间的偏好差异强度； 对动态间隔项进行跨样本统计归一化，得到归一化后的间隔项；通过停止梯度操作将动态间隔解耦为优化约束项，结合偏好优化损失进行模型训练； 引入负对数似然损失，直接最大化正样本的生成概率； 联合优化偏好优化损失和负对数似然损失，得到总损失函数，用于抑制推荐系统中的奖励黑客行为； 所述偏好优化损失的表达式为： ； 其中，表示在数据集上的期望，是Sigmoid函数，为超参数，表示停止梯度操作； 所述负对数似然损失的表达式为： 其中，表示在数据集上的期望； 所述总损失函数的表达式为： 其中，为平衡两项损失的权重系数。
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