一种多模态特征融合的信息推荐方法、装置、设备及介质
申请号:CN202410975351
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118820597A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种多模态特征融合的信息推荐方法、装置、设备及介质。所述方法包括:获取社交平台的多模态信息;通过预设的编码模型对多模信息进行编码后,将已编码的多模信息与历史多模信息交互的用户ID的嵌入进行处理,得到用户交互嵌入矩阵;根据该矩阵提取第一多模态特征;通过图注意力模型提取第一多模态特征的交互嵌入表征,对不同交互嵌入表征进行相似度计算后,获取第二多模态特征;每一个第二多模态特征之间的共同信息进行特征转换,得到共同信息,采用交叉注意力机制融合共同信息与第二多模态特征,得到预测信息特征;以获取用户ID对应的推荐信息。采用本方法能够有效提升用户个性化推荐信息精度。
技术关键词
多模态信息
交互特征
交叉注意力机制
矩阵
注意力模型
多模态特征融合
信息推荐方法
文本
图片
编码
深度卷积神经网络
社交平台
物品特征
信息推荐装置
拉普拉斯
偏差
非线性
邻居