一种基于大语言模型语义增强的多模态商品推荐方法

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一种基于大语言模型语义增强的多模态商品推荐方法
申请号:CN202411446165
申请日期:2024-10-16
公开号:CN119250941A
公开日期:2025-01-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于大语言模型语义增强的多模态商品推荐方法,该方法使用LightGCN进行消息传播,得到用户ID嵌入和商品ID嵌入,再采用交叉注意力机制学习模态之间的关联性,来解决模态之间的语义空间不匹配的问题,实现模态特征对齐,以增强模态间的信息关联,使用适配器将多模态信息与大语言模型的语义空间进行适配,并采用大语言模型增强对多模态信息的理解,以解决模态信息不平衡问题,得到用户模态嵌入和商品模态嵌入,最后融合用户ID嵌入和用户模态嵌入得到最终的用户嵌入,融合商品ID嵌入和商品模态嵌入得到最终的商品嵌入,对最终的用户嵌入和最终的商品嵌入进行内积运算,得到偏好分数,根据偏好分数,对商品进行排序,得到推荐列表。
技术关键词
模态特征 商品推荐方法 交叉注意力机制 大语言模型 文本 图片 语义 表达式 矩阵 读取商品 预训练模型 适配器 多模态信息 多层感知机 样本 消息 三元组 参数