摘要
本发明提供一种基于大语言模型的短视频推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及机器学习领域。本发明通过整合视频内容生成大语言模型、兴趣描述大语言模型和破圈策略描述大语言模型，设计辅助用户破圈的推荐系统架构。首先，精确识别视频的多维度特征与用户兴趣偏好，并划分不同的兴趣社群；其次，执行双轨制的视频推荐策略，分别获取基于兴趣和辅助破圈的短视频推荐列表；接着，将两种短视频推荐列表融合，依据目标用户的破圈意愿和管理者决策得分，调配破圈短视频在推荐中的占比，生成最终的短视频推荐列表，发掘潜在感兴趣的短视频内容。进一步，基于标题生成大语言模型，设计破圈短视频的标题，激发目标用户的点击欲望与观看兴趣。
