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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本申请提供了一种跨领域推荐方法，获取大语言模型与预训练的多个推荐模型，多个推荐模型分别对应不同的领域；获取多个领域对应的用户交互记录；分别将用户的交互记录输入对应领域的推荐模型，得到交互记录的隐空间表征；通过映射模型对交互记录的隐空间表征进行映射处理，映射模型的输入维度与交互记录的隐空间表征的维度相同，映射模型的输出维度与大语言模型的输入维度相同；将映射处理后的结果进行多领域融合，得到多领域隐空间表征；将多领域隐空间表征输入大语言模型，得到用户的目标推荐结果。通过上述方法使推荐模型可以与大语言模型对齐，大语言模型能够理解不同领域已经训练好的多个推荐模型，确定的用户的目标推荐结果更加准确全面。

主权项：1.一种跨领域推荐方法，其特征在于，包括：获取大语言模型与预训练的多个推荐模型，所述多个推荐模型分别对应不同的领域；获取多个领域对应的用户交互记录；分别将用户的交互记录输入对应领域的推荐模型，得到所述交互记录的隐空间表征；通过映射模型对所述交互记录的隐空间表征进行映射处理，所述映射模型的输入维度与所述交互记录的隐空间表征的维度相同，所述映射模型的输出维度与所述大语言模型的输入维度相同；将所述映射处理后的结果进行多领域融合，得到多领域隐空间表征；将所述映射处理后的结果进行多领域融合，得到多领域隐空间表征，包括：通过混合专家模型对所述映射处理后的结果进行多领域融合，得到多领域隐空间表征；每个领域记为，多个不同的领域记为，对于领域，用户的交互记录，每个领域经过预训练的推荐模型记为，通过对应的预训练模型获得用户的交互记录的隐空间表示为： 通过混合专家模型对所述映射处理后的结果进行多领域融合，得到多领域隐空间表征，包括：将所述映射处理后的结果分别输入多个专家模型，得到多个专家模型对应的输出结果；不同领域对应的映射模型记为，通过映射模型对交互记录的隐空间表征进行映射处理，映射处理后的结果表示为： 根据所述映射处理后的结果以及所述多个专家模型对应的输出结果，得到多领域隐空间表征；每个映射模型通过目标损失函数优化，目标损失函数由如下公式得到： 其中，为对大语言模型的输入提示指令，为大语言模型的目标提示指令的第个token；将多领域隐空间表征输入所述大语言模型，得到所述用户的目标推荐结果；映射模型的输入维度与交互记录的隐空间表征的维度相同，映射模型的输出维度与大语言模型的输入维度相同，将映射处理后的结果输入大语言模型，得到用户的目标推荐结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种跨领域推荐方法、装置、电子设备及存储介质