摘要
本发明公开一种基于大语言模型辅助的金融产品推荐方法、系统及装置,方法包括:获取用户相关数据及金融产品相关数据并进行特征提取,得到用户相关特征及金融产品相关特征;构建解释生成模块,所述解释生成模块包括大语言模型、自编码器网络及门控网络;将加权解释特征、用户特征、金融产品相关特征、用户理财偏好变化特征、上下文特征及推荐理由特征进行合并,形成特征矩阵,并通过特征矩阵对传统推荐预训练模型进行训练,得到改进推荐模型;基于改进推荐模型对待推荐数据进行处理,得到金融产品推荐结果。通过将大语言模型与传统推荐模型深度融合,在显著提升推荐系统可解释性的同时,进一步增强模型的推荐准确率。
技术关键词
金融产品推荐方法
大语言模型
上下文特征
编码器
预训练模型
金融产品推荐系统
金融产品推荐装置
网络
重建误差
设备特征
设备操作系统
矩阵
ReLU函数
解码器
数据
模块
可读存储介质
连续特征
系统为您推荐了相关专利信息
智能模糊测试方法
子模块
工控协议
工业控制协议
模糊测试系统
诊断断路器
信号
短时傅里叶变换
峭度特征
编码器训练
融合特征
融合方法
交叉注意力机制
信息编码器
多头注意力机制
图像
光流估计算法
特征提取单元
成像方法
对齐模块
SQL生成方法
意图识别
大语言模型
语句
动态配置数据库