一种基于大语言模型提取消费行为特征的电商推荐方法

本发明属于电商大数据推荐领域，具体涉及一种基于大语言模型提取消费行为特征的电商推荐方法，包括：获取电商平台用户和商品数据；通过无分块的RAG形成外部知识库，输入为用户对商品评论，使用LLM结合知识库，提取用户的消费行为特征；通过融合用户行为序列和消费行为特征计算最终消费行为序列特征；计算用户肖像数据和目标商品数据之间的隐含关系；将用户消费行为序列和计算的隐含关系输入到多层感知机中进行预测，得到预测结果。本发明针对用户评论背后隐藏的用户消费行为，通过LLM结合知识库提取用户的消费行为特征，将其与行为序列进行融合，能够有效提高电商平台商品的推荐准确率。