摘要
本发明公开了一种基于大语言模型语义增强的多模态商品推荐方法,该方法使用LightGCN进行消息传播,得到用户ID嵌入和商品ID嵌入,再采用交叉注意力机制学习模态之间的关联性,来解决模态之间的语义空间不匹配的问题,实现模态特征对齐,以增强模态间的信息关联,使用适配器将多模态信息与大语言模型的语义空间进行适配,并采用大语言模型增强对多模态信息的理解,以解决模态信息不平衡问题,得到用户模态嵌入和商品模态嵌入,最后融合用户ID嵌入和用户模态嵌入得到最终的用户嵌入,融合商品ID嵌入和商品模态嵌入得到最终的商品嵌入,对最终的用户嵌入和最终的商品嵌入进行内积运算,得到偏好分数,根据偏好分数,对商品进行排序,得到推荐列表。