基于LLaVA大模型跨模态特征融合的农产品推荐方法

本发明公开了基于LLaVA大模型跨模态特征融合的农产品推荐方法，本发明涉及计算机推荐算法技术领域，解决了固定化权重平均可能会导致对不同模态信息的重要性进行过度简化，无法充分反映出数据的多样性和复杂性的技术问题，本发明通过利用大模型技术进行数据增强：数据稀疏是推荐系统中一个普遍存在的问题，而大模型技术可以通过生成数据以及填充缺失信息的方式来增强数据，利用多模态融合技术，将生成式信息与原始信息进行融合，确保融合后的表示能够准确地捕捉到农产品的各种特征，从而提高推荐的效果和质量，为了更准确地对齐不同模态的特征信息，可以采用自适应权重学习方法。