面向商品评论的基于对比学习的用户个性化偏好建模方法

本申请属于自然语言处理技术领域，公开了一种面向商品评论的基于对比学习的用户个性化偏好建模方法，包括：构建语料库并进行数据预处理；对文档进行数据增强得到成对的文档对；将成对的文档通过LLM进行主题分配，并将结果输入文档的主题分布的向量表示；将成对的文档通过LLM进行主题分配得到文档‑主题分布，并将用户索引输入用户推断网络获得用户偏好分布；将文档‑主题分布与用户偏好分布点乘获得个性化文档‑主题分布；从狄利克雷分布中采样先验分布；最小化狄利克雷先验分布对齐的先验损失和对比学习损失，从而训练用户推断网络。本申请能够有效地分析电商平台用户的偏好。