一种基于大语言模型的可解释性推荐系统及方法

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一种基于大语言模型的可解释性推荐系统及方法
申请号:CN202510401701
申请日期:2025-04-01
公开号:CN120256729A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,且公开了一种基于大语言模型的可解释性推荐系统,包括系统模块总成,所述系统模块总成包括协同关系分词器、协同信息适配器、协同表示模块、模型模块、结构化提示模块,所述协同关系分词器用于获取用户表示和项目表示;本发明还提出一种基于大语言模型的可解释性推荐方法,包括以下步骤:S1:获取数据,利用协同关系分词器获取用户表示和项目表示,通过分词和向量化技术将用户和项目的特征转换为计算机可识别的形式;S2:构建语义关。本发明通过训练目标模块训练修改后的大语言模型,通过真实解释生成模块将用户对项目的原始评价输入到训练后的大语言模型中,由其生成真实解释。
技术关键词
大语言模型 信息适配器 推荐系统 系统模块 推荐方法 数据收集模块 语义 关系 项目特征 分词 人工智能技术 模板 信息编码 识别模块 计算机 文本