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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供了一种基于大语言模型的自动解耦序列推荐方法，涉及大语言模型技术领域，包括：通过序列推荐模型对用户点击的物品的行为序列进行编码，得到行为序列的表征，并聚类到多个原型意图，得到第一相似程度，根据行为序列的表征中的最后一个位置的用户意图，得到未来的用户意图，计算用户意图和未来的用户意图的第二相似程度，根据第一相似程度、第二相似程度和行为序列的表征，得到用户意图的解耦表征，根据各个候选物品的表征分别与用户意图的解耦表征之间的第三相似程度，得到初步推荐结果，通过大语言模型，得到重排后的推荐结果。能够基于用户意图进行初步推荐，并通过大模型对序列推荐模型输出的初步推荐结果进行调整，提高推荐效果。
主权项：1.一种基于大语言模型的自动解耦序列推荐方法，其特征在于，所述方法包括：通过序列推荐模型中的序列编码器对用户点击的物品的行为序列进行编码，得到行为序列的表征，所述行为序列的表征包括多个用户意图；将所述行为序列的表征聚类到多个可学习的原型意图，得到所述多个用户意图与所述多个原型意图的多个第一相似程度；根据所述行为序列的表征中的最后一个位置的用户意图，得到未来的用户意图；计算所述用户意图和所述未来的用户意图的第二相似程度；根据所述第一相似程度、所述第二相似程度和所述行为序列的表征，得到用户意图的解耦表征；根据各个候选物品的表征分别与用户意图的解耦表征之间的第三相似程度，得到序列推荐模型输出的初步推荐结果；将所述初步推荐结果和重排指令输入大语言模型，得到对所述初步推荐结果进行重排后的推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于大语言模型的自动解耦序列推荐方法
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