一种基于多视角非线性建模的大模型增强推荐方法及系统

本发明提供了一种基于多视角非线性建模的大模型增强推荐方法及系统，涉及计算机个性化推荐技术领域，包括构建推荐项目库；获取至少一个用户浏览推荐项目库的第一历史交互记录；构建多头傅立叶推荐模型，包括用户历史挖掘模块、傅里叶‑核自适应LLM编码器和用户建模模块；对多头傅立叶推荐模型进行端到端优化训练，得到训练好的多头傅立叶推荐模型；获取目标用户的历史交互记录，基于训练好的多头傅立叶推荐模型计算用户点击推荐项目库中的每个项目的点击概率，判断用户点击结果。通过构建傅里叶‑核自适应LLM编码器，解决了现有方法忽视高维空间中非线性关系的局限性，显著提升了高维稀疏特征的表达能力和推荐精度。