基于大语言模型Zero-Shot的物品推荐系统排序方法

本发明公开一种基于大语言模型Zero‑Shot的物品推荐系统排序方法，该方法包括下述步骤：构建用户历史顺序交互物品集合和顺序候选物品集合，构建大语言模型Zero‑Shot排序指令模板，生成对应的大语言模型的提示词，大语言模型通过用户历史交互顺序信息提取用户的物品喜好，并对顺序候选物品集进行排序，对大语言模型输出结果提取用户对应的排序结果Su，验证排序结果Su的完整性，利用注意力机制对带上下文的用户与物品候选集的嵌入向量进行排序，得到排序结果Au；对排序结果Su和排序结果Au的每一个物品所对应的排序结果做平均，再进行排序，得到用户的推荐结果。本发明增加大语言模型的语义信息，能够更精准地进行推荐。