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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备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：CN119886255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510361196.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备是由黄端;马天元;刘若尘;张玲;石金晶;施鹤远;邓晓衡设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备，该方法将提示词中的关键部分和每个知识增强文本转换为高维嵌入向量，得到第一高维嵌入向量和第二高维嵌入向量；对多个知识增强文本进行筛选；采用训练数据集对预设推荐模型进行训练，得到第一嵌入向量矩阵和第二嵌入向量矩阵；将每个筛选后的知识增强文本对应的高维嵌入向量和第二嵌入向量矩阵中与待推荐目标相关的嵌入向量进行融合；基于每个筛选后的知识增强文本对应的融合特征向量和第一嵌入向量矩阵，对每个筛选后的知识增强文本进行打分；根据打分结果构建微调数据集，采用微调数据集对大语言模型进行对齐微调。本申请能够利用大语言模型自带的广泛外部知识，提高推荐效果。

本发明授权一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法，其特征在于，所述方法包括：获取待推荐目标对应的提示词和训练数据集；将所述提示词输入大语言模型中，得到与所述待推荐目标相关的多个知识增强文本；将所述提示词中的关键部分和每个所述知识增强文本转换为高维嵌入向量，得到提示词对应的第一高维嵌入向量和每个所述知识增强文本对应的第二高维嵌入向量，所述关键部分用于表征与所述待推荐目标相关的信息；基于所述第一高维嵌入向量和所述第二高维嵌入向量，对所述多个知识增强文本进行筛选，得到多个筛选后的知识增强文本；采用所述训练数据集对预设推荐模型进行训练，得到第一嵌入向量矩阵和第二嵌入向量矩阵，其中，所述第一嵌入向量矩阵为包含所有用户和隐含特征的矩阵，所述第二嵌入向量矩阵为包含所有推荐目标和隐含特征的矩阵；将每个所述筛选后的知识增强文本对应的高维嵌入向量和所述第二嵌入向量矩阵中与所述待推荐目标相关的嵌入向量进行融合，得到每个所述筛选后的知识增强文本对应的融合特征向量；基于每个所述筛选后的知识增强文本对应的融合特征向量和所述第一嵌入向量矩阵，对每个所述筛选后的知识增强文本进行打分，得到每个所述筛选后的知识增强文本的打分结果；根据每个所述筛选后的知识增强文本的打分结果，构建微调数据集，并采用所述微调数据集对所述大语言模型进行对齐微调。

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