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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：本发明提供一种融合大语言模型和知识图谱的电影个性化推荐方法及系统，方法包括：采集包含有电影详细信息的数据集并进行预处理；基于预处理后的数据集构建知识图谱；基于知识图谱构建提示词对大语言模型进行微调，同时结合传统推荐算法构建融合评分模型；对融合评分模型进行训练，利用训练好的融合评分模型进行评分预测和个性化推荐；本发明通过构建知识图谱，充分利用了电影的丰富元数据，提高了推荐系统的准确性和个性化程度；另外，本发明还将大模型与传统的协同过滤方法相结合，构建出融合模型，集传统协同过滤方法与大语言模型各自之长，从而实现更加精准和更具有鲁棒性的评分预测，为用户提供更准确、更符合个性化需求的电影推荐。
主权项：1.一种融合大语言模型和知识图谱的电影个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取用户评分数据集和电影元数据集并分别进行预处理；所述用户评分数据集中包括若干个用户对不同电影的评分数据；所述电影元数据集中包括所述用户评分数据集中所有已评分电影对应的电影信息数据；S2：利用预处理后的电影元数据集构建知识图谱；结合所述知识图谱和预处理后的用户评分数据集构建大模型提示词，以及微调指令数据集；S3：利用所述大模型提示词和微调指令数据集对预设的大语言模型进行微调，获取大语言微调模型；S4：利用所述大语言微调模型和预设的协同过滤模型构造融合评分模型；S5：设置融合评分模型的损失函数，利用所述预处理后的用户评分数据集和电影元数据集对所述融合评分模型中进行训练，优化所述大语言微调模型和协同过滤模型的权重分配，获取最优的融合评分模型；S6：获取若干个待推荐电影对应的电影信息数据并输入所述最优的融合评分模型，获取每个待推荐电影对应的预测评分，将预测评分大于等于预设阈值的所有待推荐电影推荐给用户，完成电影个性化推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 融合大语言模型和知识图谱的电影个性化推荐方法及系统
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