【技术实现步骤摘要】
目标推荐方法及装置
[0001]本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种目标推荐方法及装置。
技术介绍
[0002]在信息化时代，各种各样的信息围绕着用户，如股票信息、国家政策、娱乐新闻、体育新闻等形形色色的信息。但用户更愿意把时间花在感兴趣的信息上，用户并不关注不相关的信息。所以推荐模型被广泛部署用于自动推断人们的偏好并提供高质量的推荐服务。然而目前现有的推荐模型推荐的信息中存在许多偏离用户偏好的信息，会浪费用户时间，用户体验有待进一步提升。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中，推荐模型推荐信息不精确的问题。
[0004]本申请实施例的第一方面，提供了一种目标推荐方法，包括：将大语言模型和点击预测模型双向连接，得到目标推荐模型，并基于目标推荐任务对目标推荐模型进行训练；获取目标用户的目标用户信息，其中，目标用户信息，包括：搜索词历史信息、个人基础信息、历史对话信息和历史交互行为信息；按照提示词机制对目标用户信息...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标推荐方法，其特征在于，包括：将大语言模型和点击预测模型双向连接，得到目标推荐模型，并基于目标推荐任务对所述目标推荐模型进行训练；获取目标用户的目标用户信息，其中，所述目标用户信息，包括：搜索词历史信息、个人基础信息、历史对话信息和历史交互行为信息；按照提示词机制对所述目标用户信息进行处理，并将按照所述提示词机制处理后的目标用户信息输入所述训练后的目标推荐模型：通过所述大语言模型将按照所述提示词机制处理后的目标用户信息转化为目标用户特征向量；基于所述目标用户特征向量，通过所述点击预测模型确定推荐候选序列，其中，所述推荐候选序列包括多个待推荐目标；通过所述大语言模型对所述推荐候选序列中的待推荐目标进行筛选，得到推荐序列，其中，所述推荐序列包括多个待推荐目标，且所述推荐序列中的待推荐目标的数量少于所述推荐候选序列中的待推荐目标的数量；按照所述推荐序列向所述目标用户进行目标推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将按照所述提示词机制处理后的目标用户信息输入所述训练后的目标推荐模型之后，所述方法还包括：将所述大语言模型作为向量生成器，以通过所述大语言模型将按照所述提示词机制处理后的搜索词历史信息、个人基础信息、历史对话信息和历史交互行为信息分别转化为搜索词历史特征向量、个人基础特征向量、历史对话特征向量和历史交互行为特征向量；基于所述搜索词历史特征向量、所述个人基础特征向量、所述历史对话特征向量和所述历史交互行为特征向量，通过所述点击预测模型确定所述推荐候选序列；其中，所述目标用户特征向量，包括：所述搜索词历史特征向量、所述个人基础特征向量、所述历史对话特征向量和所述历史交互行为特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述大语言模型转化得到所述目标用户特征向量后，通过从所述大语言模型到所述点击预测模型的单向连接，控制所述大语言模型将所述目标用户特征向量传输给所述点击预测模型；在所述点击预测模型基于所述目标用户特征向量确定所述推荐候选序列后，通过从所述点击预测模型到所述大语言模型的单向连接，控制所述点击预测模型将所述推荐候选序列传输给所述大语言模型；在所述大语言模型从所述推荐候选序列中筛选得到所述推荐序列后，将所述推荐序列作为所述目标推荐模型的输出；所述大语言模型和所述点击预测模型的双向连接，包括：从所述大语言模型到所述点击预测模型的单向连接和从所述点击预测模型到所述大语言模型的单向连接。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述大语言模型对所述推荐候选序列中的待推荐目标进行筛选得到所述推荐序列的过程中：还通过所述大语言模型对所述推荐序列中的待推荐目标进行排序，其中，所述推荐序列中越靠前的待推荐目标越先向所述目标用户推荐；
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【专利技术属性】
技术研发人员：杜梦雪，董辉，王芳，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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