基于大模型的零售行业商品推荐方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于大模型的零售行业商品推荐方法、装置、设备及介质，应用于商品零售平台，涉及人工智能技术领域，包括：获取商品零售平台的初始数据并进行数据清洗，对清洗后的数据进行特征提取得到数据特征，以及对清洗后的数据进行整合得到训练数据集；基于数据特征和训练数据集对预设商品推荐模型进行微调得到目标推荐模型；获取商品零售平台的商品属性数据和用户使用数据，并根据商品属性数据和用户使用数据利用目标推荐模型生成商品推荐列表。通过收集零售行业的相关数据，训练出应用于零售行业商品推荐的推荐模型，从而利用该推荐模型学习商品、用户行为之间的复杂关系，可以实现对用户需求的精准预测和商品的个性化推荐。