【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化金融评估的，尤其涉及一种基于llm大语言模型的新闻推荐方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、保险产品有非常多的类型，包括医疗险、健康险、财产险、旅行险等，保险新闻可以帮助保险公司培养用户心智，也可以帮助用户选择更加适合自己的保险产品。传统的保险新闻推荐方法，主要存在以下问题：传统推荐模型依赖用户历史行为数据，所以新闻推荐场景属于冷启动，传统推荐模型无法给出比较准确的推荐结果。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于llm大语言模型的新闻推荐方法、装置、计算机设备及介质，以解决传统推荐模型依赖用户历史行为数据，所以新闻推荐场景属于冷启动，传统推荐模型无法给出比较准确的推荐结果的技术问题。
2、第一方面，提供了一种基于llm大语言模型的新闻推荐方法，包括：
3、获取初始推荐新闻数据与历史推荐新闻数据，为后续分析提供基础数据集；
4、从历史推荐新闻数据中提取用户对历史新闻的交互数据，并构建用户与历史新闻的历史交互数据库，其中，历史交互数...
【技术保护点】
1.一种基于LLM大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于LLM大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，所述输入初始推荐新闻数据与历史推荐新闻数据至BERT模型中，通过嵌入编码后的余弦相似度计算确定初始推荐新闻数据与历史推荐新闻数据的语义相关性，获取量化的相似度得分的步骤包括：
3.如权利要求2所述的基于LLM大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，所述通过多层Transformer编码器对预处理后的新闻文本进行特征提取，最终输出每个预处理后的新闻文本的语义向量的步骤之后，所述方法还包括：
4.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于llm大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于llm大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，所述输入初始推荐新闻数据与历史推荐新闻数据至bert模型中，通过嵌入编码后的余弦相似度计算确定初始推荐新闻数据与历史推荐新闻数据的语义相关性，获取量化的相似度得分的步骤包括：
3.如权利要求2所述的基于llm大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，所述通过多层transformer编码器对预处理后的新闻文本进行特征提取，最终输出每个预处理后的新闻文本的语义向量的步骤之后，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的基于llm大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，所述通过矩阵运算批量计算初始推荐新闻数据与所有历史推荐新闻数据的余弦相似度，得到相似度矩阵的步骤之后，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的基于llm大语言模型的新闻推荐方法，其特征在于，所述基于相似度得分，筛选出与初始推荐新闻数据相似度最高的历史推荐新闻，并设置为目标推荐新闻数据，基于历史交互数据库，构建目标推荐新闻数据与用户的交互行为矩阵，量化用户对同类新闻的历史交互强度的步骤包括：
6.如权利要求1所述的基于llm大语言模型的新闻推荐方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟繁烨，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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