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申请/专利权人：湖南师范大学
摘要：本发明公开了一种基于提示学习的个性化推荐冷启动方法及系统，本发明方法包括：S1，从输入的推荐集合中获取用户和项目的属性信息；S2，分别将输入的用户和项目的配置文件利用动词器规范化处理为用户特征和项目特征；S3，将用户特征和项目特征填充包含掩码的提示词模板以补充用户和项目上下文得到包含用户特征信息、项目特征信息以及掩码的提示词；S4，将包含掩码的提示词输入预训练的语言模型，根据预训练的语言模型对给定的目标词汇集合中每个单词预测的概率输出最终的推荐结果。本发明旨在提高冷启动推荐的性能，实现依据大模型与提示模板的信息，提高面向个性化冷启动推荐的准确率。
主权项：1.一种基于提示学习的个性化推荐冷启动方法，其特征在于，包括下述步骤：S1，从输入的推荐集合中获取用户和项目的属性信息；S2，分别将输入的用户和项目的配置文件利用动词器规范化处理为用户特征和项目特征；S3，将用户特征和项目特征填充包含掩码的提示词模板以补充用户和项目上下文得到包含用户特征信息、项目特征信息以及掩码的提示词；S4，将包含掩码的提示词输入预训练的语言模型，根据预训练的语言模型对给定的目标词汇集合中每个单词预测的概率输出最终的推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南师范大学 一种基于提示学习的个性化推荐冷启动方法及系统
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