一种纠正推荐系统流行度偏差的因果推理方法

摘要

本发明公开了一种纠正推荐系统流行度偏差的因果推理方法，包括：获取当前推荐系统中用户与物品的匹配得分；根据物品的受欢迎程度预测物品得分、以及根据用户的偏好预测用户得分；聚合用户与物品的匹配得分、物品得分以及用户得分，预测出用户与物品匹配分数，再去除流行度偏差造成的影响，得到用户与物品的最终匹配分数。本发明提供的方法是一种模型无关的反事实推理框架，可以适用于各类推荐系统，通过消除流行度偏差，提升推荐系统的推荐性能，可以为用户提供更加优质，准确的个性化推荐内容。