一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法

本发明公开了一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法，基于用户历史观看的医疗资讯序列，给用户推荐其感兴趣的资讯。本发明的向前传播部分主要由三部分组成。第一部分是将用户观看的医疗资讯标题连接起来得到标题长文本作为大规模语言模型的输入，设计大规模语言模型的提示指令，使得模型输出简短的摘要文本；然后设计标题编码器处理该摘要文本，得到用户在语义视图下的兴趣；第二部分是根据用户的协同数据和医疗资讯的类别数据，构建包含两种关系的异构超图，同时设计异构超图神经网络，得到协同视图下的用户和资讯的向量表示；第三部分是结合语义视图下和协同视图下的用户向量，计算用户浏览候选资讯的概率。