公开(公告)号：CN119961529A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510054695.X

申请日：2025-01-14

Applicant: 暨南大学 ,  广州信息技术研究所

Inventor： 古天龙 ,  刘钦 ,  冯旋 ,  刘小丽 ,  郝峰锐 ,  刘明

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06N5/04 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种针对大语言模型推荐系统场景的双边公平方法，涉及机器学习技术领域，包括：收集用户行为数据与项目数据；对用户行为数据与项目数据进行数据处理，分别生成用户的初步嵌入、项目的初步嵌入以及相似用户嵌入；利用大语言模型生成用户的增强嵌入和项目的增强嵌入；将初步嵌入、与增强嵌入进行融合，获得融合用户嵌入、融合项目嵌入；对融合用户嵌入和融合项目嵌入进行点积运算，获得推荐得分，引入交互次数惩罚因子对推荐得分进行处理，获得加权后的推荐得分；通过双边公平性优化策略对加权后的推荐得分进行处理，生成最终的推荐列表。本方法能够精准识别并调节不公平现象。