基于大语言模型和对比学习的新闻内容智能推荐方法

本发明公开了一种基于大语言模型和对比学习的新闻内容智能推荐方法，该方法包括下述步骤：构建微调训练数据集微调训练大语言模型；构建训练集输入微调后的大语言模型得到图结构增强的置信度预测，清洗后得到图结构增强视图；提取聚类信息；经过图神经网络与图对比学习联合训练，获取用户和新闻内容的协同嵌入向量，与聚类嵌入向量合并后经多层感知机获得用于推荐的最终嵌入向量，根据最终嵌入向量计算用户与不同新闻内容的交互评分，并按照交互评分高低为用户推荐新闻内容。本发明能减少图结构增强中的不确定性，尽可能地保留关键信息来进行联合训练，从而获得更好的推荐效果。