申请/专利权人：中外运创新科技有限公司

申请日：2024-03-25

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117951390A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F40/216;G06F40/289;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于大语言模型的个性化内容推荐方法及系统。所述的方法包括如下步骤：采用若干历史文本内容数据和若干历史行为数据；构建用户标签提取模型、内容关键词提取模型、内容主题提取模型以及推荐内容生成模型；进行内容关键词提取；进行内容主题提取；进行用户标签提取；进行内容主题词筛选；进行推荐内容生成；进行文本内容跳转。所述的系统包括依次连接的数据预处理单元、模型构建单元、内容关键词提取单元、内容主题提取单元、用户标签提取单元、内容主题词筛选单元、推荐内容生成单元以及文本内容跳转单元。本发明解决了现有技术存在的推荐效果差、无法满足个性化需求、模型训练效率低的问题。

主权项：1.一种基于大语言模型的个性化内容推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：采用内容推荐平台的若干历史文本内容数据和注册用户的若干历史行为数据，并对若干历史文本内容数据和若干历史行为数据进行预处理，得到预处理后历史文本内容数据集和预处理后历史行为数据集；根据预处理后历史文本内容数据集和预处理后历史行为数据集，构建用户标签提取模型、内容关键词提取模型、内容主题提取模型以及推荐内容生成模型；所述的推荐内容生成模型基于大语言模型构建；采集内容推荐平台的若干实时文本内容数据，并根据若干实时文本内容数据，使用内容关键词提取模型，进行内容关键词提取，得到对应的若干实时内容关键词组；根据若干实时内容关键词组，使用内容主题提取模型，进行内容主题提取，得到对应的若干实时内容主题词；采集当前用户在内容推荐平台的实时行为数据，并根据实时行为数据，使用用户标签提取模型，进行用户标签提取，得到当前用户的实时用户标签；根据当前用户的实时用户标签与实时内容主题词的相似度，对若干实时内容主题词进行筛选，得到若干关注实时内容主题词；根据若干关注实时内容主题词和对应的若干实时内容关键词组，使用大语言模型，进行推荐内容生成，得到对应的由若干短内容推荐数据构成的短内容推荐列表；若当前用户点击短内容推荐列表中任一短内容推荐数据，则跳转至内容推荐平台对应的实时文本内容数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中外运创新科技有限公司 一种基于大语言模型的个性化内容推荐方法及系统

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