一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品

本发明涉及推荐系统技术领域，公开了一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品。所述方法包括：获取用户在不同平台上的历史交互行为及交互针对的内容；针对每个内容，根据交互行为计算该内容的偏好系数；将每个内容进行编码得到内容语义向量，通过将各个内容语义向量及其偏好系数进行加权求和，得到针对该用户的用户偏好向量；基于所述用户偏好向量，执行内容推荐；其中，待查询内容向量集中的待查询内容向量是基于预训练的编码模型对当前平台的待查询内容进行编码得到的；所述编码模型采用多个用户偏好向量，以及与每个用户偏好向量相关和不相关的内容语义向量，基于对比学习训练得到。本发明能够实现跨平台、跨模态内容的准确推荐。