摘要
本发明涉及广告推荐领域，尤其涉及基于多模态数据的用户兴趣预测方法及装置，包括获取目标用户的多模态历史数据；识别多模态历史数据中的影响变量；根据识别的结果，将影响变量从多模态历史数据中分割；基于分割的结果，构建需求分析模型；实时获取目标用户的行为数据，将行为数据输入兴趣预测模型中，通过需求分析模型输出目标用户当前行为数据对应的需求数据集；基于输出的结果，基于时间戳分析需求数据集，并预测目标用户当前的兴趣标签；根据兴趣标签生成广告数据发送至目标用户。通过多角度的数据整合使得兴趣预测更加准确。识别出影响用户兴趣的关键变量，并通过特征选择去除无关信息，能够显著提升兴趣预测模型的精度。
