一种利用大语言模型增强语义和兴趣感知的推荐方法

本发明公开了一种利用大语言模型增强语义和兴趣感知的推荐方法。首先，利用大语言模型在语义理解与用户偏好建模方面的强大能力，对用户评论和物品描述等非结构化文本信息进行语义建模，提升推荐系统对用户兴趣及物品语义属性的深层感知能力；接着，通过语义特征对齐与离散化策略，解决大语言模型生成的连续语义表示与传统推荐系统特征在表达结构上的不兼容问题；最后，通过推荐集成机制实现语义信息与传统推荐信号的统一建模，提升推荐性能与模型的可解释性。