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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏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：CN120045792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510218762.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏方法是由石川;陈伟杰;白婷;杨成设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏方法，包括：获取推荐系统的开源数据集，生成训练集；通过训练集结合上下文学习技术引导大语言模型生成物品的描述信息和用户的偏好推理；通过预训练的文本编码器对物品的描述信息和用户的偏好推理进行编码，生成第一编码向量，对用户和物品的ID进行编码，生成第二编码向量；将第一编码向量和第二编码向量输入多模态专家网络模块，得到用户和物品的最终表示；将用户和物品的最终表示输入预测层得到预测值，进而通过交叉熵损失函数对多模态专家网络模块进行优化；通过优化后的多模态专家网络模块进行推荐系统纠偏。消除用户行为数据中的固有偏差，捕捉用户的真实偏好，完成推荐系统纠偏。

本发明授权一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏方法在权利要求书中公布了：1.一种融合大语言模型世界知识的推荐系统纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取推荐系统的开源数据集，生成训练集； S2、基于预设的提示词模板，通过训练集结合上下文学习技术引导大语言模型生成物品的描述信息和用户的偏好推理； S3、通过预训练的文本编码器对物品的描述信息和用户的偏好推理进行编码，生成第一编码向量，将训练集输入嵌入层，对用户和物品的ID进行编码，生成第二编码向量； S4、将第一编码向量和第二编码向量输入多模态专家网络模块，得到用户和物品的最终表示； S5、将用户和物品的最终表示输入预测层，得到预测值，将预测值与训练集中的标签对比，进而通过交叉熵损失函数对多模态专家网络模块进行优化； S6、通过优化后的多模态专家网络模块进行推荐系统纠偏； 所述S4中，多模态专家网络模块包括一个融合子模块和若干专家网络，专家网络的类型包括文本专家网络、协同专家网络和混合专家网络； 所述S4中，得到用户和物品的最终表示的方法具体为： 通过融合子模块根据门控网络将所有专家网络的输出相结合，并结合大语言模型世界知识所提供的无偏文本信息和基于用户行为所产生的协同信息，生成用户和物品的最终表示： 式中，为第i个专家网络的输出结果，M为专家网络的数量，为第i个专家网络的权重，其表达式具体为： 式中，为Softmax函数，为门控网络的权重矩阵，为门控网络的偏置向量； 所述S5中，通过交叉熵损失函数对多模态专家网络模块进行优化的方法为： * 式中，为数据标签，为预测值，为第一超参数，为第二超参数，为第三超参数，为推荐侧的用户表征，为文本侧与用户n对应的文本表征，通过点乘相似度衡量相似度，为文本侧与用户k对应的文本表征，vm为推荐侧的物品表征，为文本侧物品m对应的文本表征，为文本侧物品o对应的文本表征，N为用户的总数，M为物品的总数，为方法整体的损失函数，为融合子模块基于文本专家网络和协同专家网络输出进行预估的预估损失函数，为混合专家网络中用户侧的对比损失函数，为混合专家网络中物品侧的对比损失函数。

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