专利交易市场

本发明公开了基于改进函数因果似然度的糖尿病危险因素因果发现方法，属于医学信息化技术领域；该方法包括获取糖尿病危险因素变量子集的联合分布；根据所述联合分布与因果结构求观察数据的对数似然度；将所述观察数据的对数似然度转化成观察数据噪声的对数似然度，进而建立糖尿病危险因素FCL模型；通过调整阈值对所述糖尿病危险因素FCL模型进行修正，获得糖尿病危险因素IFCL模型，利用所述糖尿病危险因素IFCL模型发现危险因素的因果关系。本申请引入调整阈值，构建糖尿病危险因素IFCL模型，利用所述糖尿病危险因素IFCL模型发现危险因素的因果关系，减少糖尿病危险因素因果结构的冗余边和错误边，进而生成优化的糖尿病危险因素因果结构。

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。