基于协同-语义对比对齐和表示增强融合的推荐方法及系统

本发明提供一种基于协同‑语义对比对齐和表示增强融合的推荐方法及系统，涉及人工智能与推荐系统技术领域，该方法获取用户‑物品交互序列及物品文本属性数据，并据此得到物品语义嵌入、项目嵌入和用户表示。通过对项目嵌入与文本嵌入进行编码解码及对比学习对齐，生成高阶嵌入表示。对用户表示采用行为扰动与行为替换进行并行增强，再经混合增强融合得到最终的用户行为融合嵌入。将上述所有嵌入表示分别投影至大语言模型的令牌空间后，输入到大语言模型的提示中，最终由大语言模型生成下一项的推荐标题。通过引入对比学习、行为扰动、行为替换、混合融合实现协同与语义嵌入的深度对齐，提升推荐系统在冷暖场景和数据稀疏等场景下的表现能力。