基于大语言模型的自适应知识增强的多域推荐方法

本发明提供一种基于大语言模型的自适应知识增强的多域推荐方法，包括：获取目标用户的样本数据；基于多个推荐域对应的文本信息分别构建域共享提示模板；基于目标用户在目标域对应的文本信息和用户知识库构建独域提示模板；调用大语言模型基于域共享提示模板和独域提示模板进行特征学习，得到目标用户的域不变特征和独域偏好特征；基于目标用户的域不变特征和独域偏好特征进行多任务模型构建，对多任务模型进行优化训练生成多域推荐模型，通过多域推荐模型完成针对目标用户的多域推荐。通过设计两类提示模板对大语言模型进行训练，学习目标用户的域不变特征和独域偏好特征，有效提升了多域推荐模型的预测性能。