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龙图腾网获悉中国人民解放军91977部队申请的专利一种基于大语言模型的推荐方法及装置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：CN120671837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510798226.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于大语言模型的推荐方法及装置是由王一;李迅;张建廷;柳林;李祥;司华建;王玉杰设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的推荐方法及装置，该方法包括：获取用户问题信息；对所述用户问题信息进行处理，得到问题答案信息。本发明提供一种基于大语言模型的推荐方法及装置，利用知识图谱中的知识图谱数据和实时更新的检索增强问答数据，在融合知识图谱问答、检索增强问答的基础上，调用辅助工具，解决了辅助决策场景下需要专业计算工具配合问答的需求。

本发明授权一种基于大语言模型的推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的推荐方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取训练数据； S2，利用所述训练数据对大语言模型进行训练处理，得到优化混合语义ID模型和生成式推荐大语言模型； S3，获取用户需求数据； S4，利用所述优化混合语义ID模型和所述生成式推荐大语言模型，对所述用户需求数据进行处理，得到推荐序列数据； 其中，所述利用所述训练数据对大语言模型进行训练处理，得到优化混合语义ID模型和生成式推荐大语言模型，包括： S21，对所述训练数据进行编码处理，得到第一用户潜在向量数据、第一项目潜在向量数据和第一语义ID潜在向量数据； S22，对所述第一用户潜在向量数据和所述第一项目潜在向量数据进行向量拼接处理，得到第一用户混合向量数据； S23，对所述第一用户混合向量数据进行残差量化处理，得到第一混合语义ID数据； S24，利用所述第一混合语义ID数据和所述第一语义ID潜在向量数据对大模型进行训练，得到优化混合语义ID模型和生成式推荐大语言模型； 其中，所述利用所述第一混合语义ID数据和所述第一语义ID潜在向量数据对大模型进行训练，得到优化混合语义ID模型和生成式推荐大语言模型，包括： S241，基于对比损失函数，利用所述第一混合语义ID数据和所述第一语义ID潜在向量数据对混合语义ID模型进行对比学习，得到优化混合语义ID模型； 所述对比损失函数表达式为： 其中，Lcon表示对比损失；表示用户的语义损失；表示项目语义损失，其中U表示用户，I表示项目，M表示大语言模型； 所述对比学习表达式为： 其中，N表示正样本数量，2N表示样本增强后的数量；sim·,·表示余弦相似度；zi表示第i个所述第一语义ID潜在向量数据；zj表示第j个所述第一语义ID潜在向量数据；τ表示温度参数用于控制损失函数的形状；k表示样本的序号；zk表示第k个所述第一语义ID潜在向量数据； S242，对所述第一混合语义ID数据进行解析处理，得到第一混合SID数据和第一项目序列标签混合SID数据； S243，利用所述第一混合SID数据和所述第一项目序列标签混合SID数据，对大语言模型进行训练处理，得到生成式推荐大语言模型。

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