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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种面向推荐系统评测的无数据推荐模型建模方法和装置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：CN119917733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411926432.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种面向推荐系统评测的无数据推荐模型建模方法和装置是由俞山青;汪泽钰;王梦真;宋亦聃;宣琦设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向推荐系统评测的无数据推荐模型建模方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向推荐系统评测的无数据推荐模型建模方法和装置，所述方法包括：S1:构建生成器G，用以生成虚拟推荐数据；S2:构建克隆模型C，用于学习目标推荐系统的推荐机制；S3:进行协同优化，调整生成器G和克隆模型C的参数；S4:根据评测方案对S3步骤中优化获得的代理模型进行评测。本发明针对无数据推荐系统建模问题利用基于生成器‑代理模型的协同优化框架，有效解决了无数据和模型黑盒难点。

本发明授权一种面向推荐系统评测的无数据推荐模型建模方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向推荐系统评测的无数据推荐模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建生成器G，用以生成虚拟推荐数据； S2：构建克隆模型C，用于学习目标推荐系统的推荐机制； S3：进行协同优化，调整生成器G和克隆模型C的参数； S4：根据评测方案对S3步骤中优化获得的代理模型进行评测； 步骤S1具体包括：在无实际数据输入的情况下，生成器G接收一个随机噪声向量，并通过一系列非线性变换，生成一个输出样本： 其中，是从标准正态分布中随机采样得到的一个低维噪声向量，θG表示生成器模型的参数，表示生成器G通过一系列非线性变换将随机噪声向量转换为用户-项目交互数据的过程，因此，被视为一个用户-项目二分图： 其中，M表示二分图中用户的数量，n表示二分图中项目的数量，将这些由生成器生成的数据输入到模型T中进行查询，返回相应的响应 其中，θT表示目标模型的参数，是输入到目标模型T进行查询后得到的对应生成用户的推荐列表； 步骤S2具体包括：采用图神经网络LightGCN来构建克隆模型C；克隆模型C通过对目标模型T查询后得到的响应数据进行学习，分析用户和项目节点的嵌入表示来捕捉用户和项目之间的复杂关系，接着，克隆模型利用这些嵌入表示来预测用户对项目的兴趣，从而生成推荐列表 其中，θC表示克隆模型的参数，是输入到克隆模型C得到的对应生成用户的推荐列表。

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