基于多粒度语义先验和循环自反馈的影视节目推荐方法、系统及存储介质

本发明公开基于多粒度语义先验和循环自反馈的影视节目推荐方法、系统及存储介质，方法包括：根据LLM在预训练学习到的先验知识，结合影视节目数据的标签信息，对影视节目数据以非线性的结构进行多粒度的语义重建，得到影视节目语义信息，所述影视节目语义信息的结构为从根语义节点到子语义节点的非线性结构；构建用于引导LLM进行影视节目推荐的提示词，所述提示词的组成要素包括用户信息、影视节目语义信息、任务描述、有效示例和格式限制；进行基于LLM的循环自反馈推理，基于多粒度语义先验重建和构建提示词，进行用户偏好表征、综合语义召回、最细粒度语义排序和多样性感知重排序，得到节目推荐列表。本发明能够降低系统复杂度并提升推荐准确率。