一种基于大语言模型的辅助营销方法和系统

本发明提供了一种基于大语言模型的辅助营销方法和系统，涉及营销系统技术领域，包括以下步骤：收集APP端、移动端以及h5链接端的日志；利用日志统计用户基础特征，利用日志结合无向带权图技术计算商品基础特征和统计特征，利用多路召回算法召回高潜用户；根据上述特征以及召回的用户，使用融合模型预测用户购买数据，将预测结果提供给销售辅导员；本发明将无向带权图技术融入大模型样本构建流程，提炼出富含推荐相关信息的文本Embedding特征，充分利用了图的相关性优势，有效解决了因脱离实际推荐业务场景而导致的表征能力受限的问题，成功规避了与推荐任务无关的噪声干扰，确保了应用效果的显著提升。