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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利因果特征增强的短视频推荐方法、电子设备和存储介质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：CN116089718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310052390.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权因果特征增强的短视频推荐方法、电子设备和存储介质是由胡郅昊;田新梅设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本因果特征增强的短视频推荐方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种因果特征增强的短视频推荐方法、电子设备和存储介质，该短视频推荐方法步骤包括：1收集用户与短视频的历史交互信息，并提取用户和视频的特征向量；2将用户特征向量和视频特征向量输入全连接神经网络得到交互向量；3将交互向量输入因果网络提取因果特征，得到因果向量；4交互向量和因果向量拼接后输入感知机计算用户点击视频的概率，得到Top‑K推荐列表。本发明通过因果特征增强提升了推荐的鲁棒性和准确率，可以应用在短视频推荐领域。

本发明授权因果特征增强的短视频推荐方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种因果特征增强的短视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集用户与短视频的历史交互记录并输入预训练的全连接神经网络中进行特征提取，得到样本特征向量集合其中，ui表示第i条样本ui,ci中的用户特征向量，ci表示第i条样本ui,ci中的视频特征向量；i＝1,2,…,N，N表示样本总数； S2、将样本特征向量集合中每一条样本输入另一个两层的全连接神经网络中，并相应输出所有样本的交互特征向量集合其中，xi表示第i条样本ui,ci的交互特征向量； S3、设计因果网络并提取因果特征： S3.1、所述因果网络由一个降维网络和一个DAG矩阵W构成；将交互特征向量集合输入所述降维网络中，并输出d维的降维交互特征向量集合其中，Xi表示第i条样本ui,ci的降维交互特征向量； S3.2、基于降维交互特征向量Xi与d×d的DAG矩阵W，利用式1计算第i条样本ui,ci的因果特征向量X'i： X'i＝RELUWXi1 式1中，RELU为Relu激活函数； S4、将因果特征向量集合与交互特征向量集合拼接后输入感知机中得到模型预测值集合其中，表示第i条样本ui,ci的预测值； S5、由预训练的全连接神经网络、两层的全连接神经网络、因果网络和感知机构成因果特征增强视频推荐模型，并构建因果特征增强视频推荐模型的损失函数L： S5.1、利用式2构建感知机的损失函数Lreco： 式2中，sigmoid是激活函数，yi表示第i条样本ui,ci的真实标签； S5.2、利用式3构建因果网络的损失函数Lcasual： 式3中，α是一个取值在[0.1,0.2]的参数，β是一个取值在[0.05,0.1]的参数，表示二范数正则项的平方，⊙表示矩阵的Hadamard乘积，tr表示矩阵的迹； S5.3、利用式4构建因果特征增强视频推荐模型的损失函数L： L＝Lreco+λLcasual4 式4中，λ是一个取值在[0.1,0.2]的参数； S6、利用梯度下降法对因果特征增强视频推荐模型进行训练，并最小化所述损失函数L，从而得到最优推荐模型，并用于用户的个性化视频推荐。

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