内容推荐方法、装置、设备、存储介质及产品

本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及大模型技术领域，包括获取目标用户的多个特征信息；对多个特征信息进行自然语言拼接，获得用户画像描述文本；将用户画像描述文本输入特征融合模型，得到目标用户的融合特征；特征融合模型为BERT模型；将融合特征输入内容推荐模型，获得内容推荐预测结果。本申请通过多维特征筛选与自然语言拼接，并结合BERT模型进行语义编码，能够充分捕捉自然语言文本的上下文语义信息，使得训练得到的特征融合模型能够更好地理解用户需求和偏好，从而使得输出的融合特征为用户提供个性化和语境化的处理，使使用融合特征进行的内容推荐更加贴合用户的偏好，实现了更精准和符合用户特定需求的推荐。