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申请/专利权人：达观数据有限公司
摘要：本发明公开了一种大模型与用户商品属性行为相结合的推荐方法及装置，包括：获取多个商品分别对应的商品特征，将每个商品对应的商品特征输入至大语言模型中，得到每个商品对应的商品向量；获取多个用户分别对应的历史正向行为数据，采用多头注意力机制根据所述商品向量以及历史正向行为数据，生成用户向量；将商品向量、用户向量以及用户全部行为数据，输入至神经矩阵分解模型，并对神经矩阵分解模型进行训练，得到商品推荐模型；使用商品推荐模型，输出与目标用户匹配的目标商品。本发明实施例的技术方案可以提高商品推荐结果的准确性。
主权项：1.一种大模型与用户商品属性行为相结合的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个商品分别对应的商品特征，将每个商品对应的商品特征输入至大语言模型中，得到每个商品对应的商品向量；获取多个用户分别对应的历史正向行为数据，采用多头注意力机制根据所述商品向量以及历史正向行为数据，生成用户向量；将所述商品向量、用户向量以及用户全部行为数据，输入至神经矩阵分解模型，并对所述神经矩阵分解模型进行训练，得到商品推荐模型；使用所述商品推荐模型，输出与目标用户匹配的目标商品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 达观数据有限公司 一种大模型与用户商品属性行为相结合的推荐方法及装置
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