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申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司
摘要：本申请公开了一种基于大模型的零售行业商品推荐方法、装置、设备及介质，应用于商品零售平台，涉及人工智能技术领域，包括：获取商品零售平台的初始数据并进行数据清洗，对清洗后的数据进行特征提取得到数据特征，以及对清洗后的数据进行整合得到训练数据集；基于数据特征和训练数据集对预设商品推荐模型进行微调得到目标推荐模型；获取商品零售平台的商品属性数据和用户使用数据，并根据商品属性数据和用户使用数据利用目标推荐模型生成商品推荐列表。通过收集零售行业的相关数据，训练出应用于零售行业商品推荐的推荐模型，从而利用该推荐模型学习商品、用户行为之间的复杂关系，可以实现对用户需求的精准预测和商品的个性化推荐。
主权项：1.一种基于大模型的零售行业商品推荐方法，其特征在于，应用于商品零售平台，包括：通过预设数据收集接口获取所述商品零售平台的初始数据；所述初始数据包括通过外部数据源获取的零售行业的商品推荐数据和通过所述商品零售平台获取的用户使用数据和商品属性数据；根据预设数据预处理流程对所述初始数据进行数据清洗，并对清洗后的初始数据进行特征提取得到对应的数据特征，以及对清洗后的初始数据进行整合得到对应的训练数据集；基于所述数据特征和所述训练数据集对预设商品推荐模型进行微调训练，得到训练后的目标推荐模型；所述预设商品推荐模型为基于Transformer的预训练模型；获取所述商品零售平台的所述商品属性数据和当前用户的用户使用数据，并根据所述商品属性数据和所述当前用户的用户使用数据利用所述目标推荐模型生成对应的商品推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮云信息技术股份公司 基于大模型的零售行业商品推荐方法、装置、设备及介质
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