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申请/专利权人：南京新桐数字科技有限公司
摘要：本发明提出一种基于AI的商品搜索推荐系统，包括将商品数据输入LLM中，生成商品摘要信息，训练推荐模型和构建商品类目搭配体系；通过LLM分析用户历史评价，提取用户兴趣关键词，生成用户兴趣标签和商品标签；从商品和用户数据中提取特征并输入神经网络进行模型训练，生成并存储；对用户和商品特征进行编码，使用神经网络进行正向传播和反向传播训练，生成存储到向量数据库中；输入用户或商品信息，通过模型编码并计算向量之间的余弦相似度，推荐与用户或商品最相似的商品。本发明省去了人工特征转化、特征工程和特征组合，加之辅以LLM特征提取与智能标注，采用有监督的学习方法，模型的构建显得非常可控可靠，提高了推荐准确度。
主权项：1.一种基于AI的商品搜索推荐系统，其特征在于，包括：步骤S1：将商品数据输入到大型语言模型LLM中，去除冗余信息，生成商品摘要信息，并集成多模态数据，以提供商品描述，用于训练推荐模型和构建商品类目搭配体系；步骤S2：通过LLM分析用户历史评价，结合情感分析模型，提取用户兴趣关键词和情感信息，生成用户兴趣标签和商品标签；步骤S3：从商品和用户数据中提取特征并输入神经网络进行模型训练，结合协同过滤算法生成并存储userembedding和itemembedding，并采用动态调整和自适应学习机制，实时更新模型；步骤S4：对用户和商品特征进行编码，使用神经网络进行正向传播和反向传播训练，生成userembedding和itemembedding，存储到向量数据库中，同时引入隐私保护和安全机制；步骤S5：输入用户或商品信息，通过模型编码并计算向量之间的余弦相似度，结合多层次推荐策略和智能对话系统，推荐与用户或商品最相似的top-N商品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京新桐数字科技有限公司 一种基于AI的商品搜索推荐系统
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