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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐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：CN115309936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210949277.3，技术领域涉及：G06F16/68；该发明授权一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法是由徐君;张骁;戴孙浩;董振华;戴全宇;文继荣设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法在说明书摘要公布了：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法。方法的核心包含三个模块：奖励修正模型、注意力预测模块、相关性预测模块。奖励修正模块通过重要性采样的方法，结合预测的用户注意力和相关性来获得修正后无偏的奖励；注意力预测模块建模了用户对每一首歌的注意力的概率；相关性预测模块用来预测用户对每一首候选歌曲的偏好，并基于修正后的奖励进行参数更新。本发明以此来消除用户反馈中的注意力偏差获得无偏的奖励并提升模型预测的准确性。

本发明授权一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于奖励修正的去除注意力偏差的流式音乐推荐方法，其特征在于：针对外部系统的候选歌单，采用由三个模块：奖励修正模块、注意力预测模块、相关性预测模块构成的系统，首先基于所述相关性预测模块将音乐推荐给用户，之后通过重要性采样的方法，结合预测的用户注意力和相关性来获得修正后无偏的奖励，在三个模块的基础上通过离线训练阶段、在线训练阶段和在线推荐阶段的工作过程实现； 具体而言，系统通过用户有偏的反馈输入至所述奖励修正模块和所述注意力预测模块，由所述注意力预测模块建模用户对每一首歌的注意力的概率，通过循环神经网络预测注意力概率，并将所述注意力概率反馈至所述奖励修正模块； 所述相关性预测模块预测用户对每一首候选歌曲的偏好，预测相关性得分并基于相关性得分推荐用户最有可能喜欢的歌曲，并通过随机加权神经网络和决斗老虎机算法，利用所述奖励修正模块生成的修正后的奖励对相关性模块进行更新，更新后的相关性预测模块为用户提供下一次的推荐； 所述奖励修正模块通过重要性采样的方法对直接观测到的奖励进行修正，获得期望意义下真实奖励的无偏估计，具体而言，其通过如下公式获得修正后的奖励： 其中，w为重要性采样权重，定义如下： 式中为用户注意力在的概率，为相关性概率，即用户对当前歌曲的偏好； 所述注意力预测模块目标是预测用户在每一首歌曲对应的注意力状态，即目标是预测，首先将用户在第n个会话第b首歌之前的上下文以及状态都存储下来表示第n个会话用户的特征，表示第n个会话第j个歌曲的特征，表示第n个会话第j首歌用户的反馈，则第n个会话第b首歌用户对应的注意力在的概率可以表示为的估计值，是模型g的参数； 通过一个多层感知机和2个门控循环单元来实现注意力预测模块，具体建模注意力预测模型g如下： 其中’’代表拼接两个向量的操作，表示元素级别的Sigmoid函数，分别由两个门控循环单元获得； 其中，第一门控循环单元的输入为歌曲的表示，输出： 分别是第b步和第b-1步的隐变量； 第二门控循环单元的输入为用户的反馈，输出为： 。

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