一种基于大模型与对比学习的文章推荐方法

本发明提供一种基于大模型与对比学习的文章推荐方法，包括以下步骤：S1：统计用户的点击文章列表；S2：生成文章摘要列表；S3：构建模型输入数据对；S4：划分批次，进行预处理和输入准备；S5：生成最优模型；S6：通过最优模型进行文章推荐；本发明使用了现今最智能化的大模型系统，由于大模型的涌现效应，使大模型的意图理解和智能化比传统方法有了巨大的提升；使用对比学习算法，结合大模型对用户进行推荐，结果更符合用户想法，增加用户粘性，提高用户满意度。