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龙图腾网获悉中汽信息科技(天津)有限公司申请的专利一种基于大语言模型的汽车产品匹配系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119624589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510146728.3，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于大语言模型的汽车产品匹配系统和方法是由杨靖;刘宪伟;胡慧莹;赵翼舒;张雪;张帆设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的汽车产品匹配系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及语义理解技术领域，具体而言，涉及一种基于大语言模型的汽车产品匹配系统和方法。该方法包括接收车企输入的目标车型的卖点信息，根据所述卖点信息的语义构建目标卖点特征；基于目标卖点特征得到所述大语言模型输出的多个推荐兴趣圈层；根据历史多个兴趣圈层与卖点特征的匹配记录，得到不同兴趣圈层的距离；根据所述距离构建各个兴趣圈层的圈层关联图；将所述多个推荐兴趣圈层映射到圈层关联图中，选择多个推荐兴趣圈层的周围设定范围内的扩展兴趣圈层；推送到兴趣圈层的用户终端。本发明能够对汽车产品匹配合适的人群，并准确推送到该人群的终端，提高系统运行效率、节省网络资源的同时达到精准推荐的效果。

本发明授权一种基于大语言模型的汽车产品匹配系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的汽车产品匹配方法，其特征在于，包括： 采用第一训练样本对大语言模型进行初步训练，所述第一训练样本包括卖点信息样本，用户所属的兴趣圈层信息标签；所述第一训练样本根据卖点信息样本与兴趣圈层信息标签的语义相似度进行匹配得到； 构建多个兴趣圈层中每个兴趣圈层的动态画像； 接收车企输入的目标车型的卖点信息，根据所述卖点信息的语义构建目标卖点特征； 根据所述目标卖点特征，从数据集中筛选出第二训练样本，包括卖点特征样本和动态画像标签；所述数据集根据用户对多种车型的购买行为来构建； 将所述目标卖点特征和第二训练样本输入到大语言模型中，采用所述第二训练样本对初步训练完成的大语言模型进行再次训练，并基于所述目标卖点特征得到所述大语言模型输出的多个推荐兴趣圈层； 根据历史多个兴趣圈层与卖点特征的匹配记录，得到不同兴趣圈层的距离；根据所述距离构建各个兴趣圈层的圈层关联图； 将所述多个推荐兴趣圈层映射到圈层关联图中，选择多个推荐兴趣圈层的周围设定范围内的扩展兴趣圈层； 将所述目标车型信息通过网络推送到多个推荐兴趣圈层和扩展兴趣圈层的用户终端； 根据所述目标卖点特征，从数据集中筛选出第二训练样本，包括：计算目标卖点特征与数据集中各卖点特征的语义相似度，将语义相似度大于高阈值的卖点特征样本和对应的动态画像标签作为正样本，将语义相似度小于低阈值的卖点特征样本和对应的动态画像标签作为负样本。

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