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龙图腾网恭喜闽南理工学院申请的专利结合元学习与因果推断的电商场景冷启动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：CN119741096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510239518.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法是由郑新设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子商务技术领域，具体为结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法，方法包括：获取用户和商品特征数据,进行向量化表示；分析用户特征与商品特征之间的交互因果关系,构建因果图,量化用户行为对商品推荐的因果影响因子；基于元学习框架构建冷启动推荐模型,将冷启动问题转化为跨任务迁移学习问题；训练元模型,学习不同任务间的通用模式；将因果推断得到的影响因子作为约束条件,优化元学习推荐模型的目标函数；设计个性化推荐策略,结合因果推断约束生成个性化冷启动推荐结果。本发明方法综合利用了元学习和因果推断,有效解决了电商场景下的冷启动问题,提高了推荐的个性化和解释性。

本发明授权结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法在权利要求书中公布了：1.结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法，其特征在于，包括：步骤1：获取用户特征数据和商品特征数据，将提取到的用户和商品特征向量化；步骤2：分析用户特征数据与商品特征数据之间的交互因果关系,结合领域知识构建因果图,采用因果推断方法,量化用户行为对商品推荐的因果影响因子；步骤3：基于元学习框架构建电商销售场景下冷启动的商品推荐模型,并将冷启动问题转化为跨任务的迁移学习问题；步骤4：基于历史任务数据训练元模型,使元模型学习不同任务间的通用模式,适配电商销售场景下的冷启动任务；步骤5：将因果推断得到的影响因子作为约束条件,优化元学习推荐模型的目标函数；步骤6：针对不同用户或商品的特定因果关系,设计个性化的推荐策略，结合因果推断的约束条件生成个性化的冷启动推荐结果；将因果推断得到的影响因子矩阵作为约束项,Vu为所有用户特征节点，Vi为所有商品特征节点，优化元学习推荐模型的目标函数；针对不同用户或商品的特定因果关系,设计个性化的推荐策略；对于用户u,根据用户u特征向量eu和因果影响因子矩阵B,计算用户对不同商品特征的偏好权重向量wui: 其中,为用户特征向量eu的第u0个元素，u0∈[1,u],Cui表示用户u和商品i之间的交互评分；结合因果推断的约束条件,生成个性化的冷启动推荐结果；对于新用户u',利用用户特征向量eu'和商品特征向量ei，通过适应后的推荐模型fθ',预测新用户对所有商品的偏好得分:根据预测得分和个性化偏好权重向量wu'i,计算最终的冷启动场景的商品推荐得分ru'i: 其中,ξ∈[0,1]为平衡因子,为商品特征向量yv的第vo个元素；根据冷启动推荐得分ru'i对商品进行排序,生成新用户u'的个性化冷启动商品推荐列表。

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