基于大模型实现的资讯推荐系统及方法

本发明公开一种基于大模型实现的资讯推荐系统及方法，系统包括：数据采集模块，获取原始相关数据，对原始相关数据进行预处理得到处理数据集；特征工程模块，对处理数据集进行样本筛选和特征处理，得到最终样本集、资讯特征及用户特征；资讯推荐模块，响应于前端用户的触发请求，调用推荐引擎API进而调用召回单元，召回单元对资讯推荐训练模型进行召回并得到推荐结果，通过过滤单元进行过滤并传递至排序单元，排序单元进行排序得到排序结果，进而传递至重排单元，重排单元对排序结果进行重排，形成推荐列表；应用推荐模块。本发明提高了内容和资讯的深层表征，进而提升模型推理的准确性和多样性，使得模型能够更好地适应不同用户的个性化需求。