摘要
一种SaaS环境中基于大语言模型的数据推荐方法,首先基于服务数据构建全局交互结构视图、局部交互协作视图和语义文本视图;进一步,为克服长尾用户以及长尾服务特征稀疏的问题,利用具有针对性的交互信息分别对两者实施数据增强策略,并将大语言模型应用于服务推荐中,以挖掘服务文本的深度语义特征;最后,将全局交互结构视图依次与局部交互协作视图和语义文本视图进行多层级视图之间的对比学习来增强用户和服务特征表示,以提升服务推荐的整体效能。本发明提高长尾用户和长尾服务的嵌入表达能力,提升服务推荐质量。
技术关键词
交互结构
符号
数据推荐方法
大语言模型
代表
Word2Vec模型
节点
标签
SaaS环境
语义
邻居
频率
数学操作符
文本
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服务特征
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