基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备

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基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备
申请号:CN202511220894
申请日期:2025-08-29
公开号:CN120782406B
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明属于生成式自然语言处理的领域,提供了基于增量学习的数字媒体人才素养图谱动态更新推荐方法、系统及设备,计算相对于各岗位聚类核心的岗位知识坐标序列,以及其关联技能实体相对于各技能聚类核心的技能知识坐标序列,并依据二者生成岗位实体的知识坐标映射矩阵;当出现增量三元组时,基于对应岗位实体的知识坐标映射矩阵与图谱中既有岗位实体的知识坐标映射矩阵计算映契差指标,以所述映契差指标比较于映契差均值和标准差,判断是否将该增量三元组纳入知识图谱,将所述增量三元组写入知识图谱并更新实体向量,进行推荐输出。通过刻画多主轴缺口,自适应规模与漂移,实现秒级冷启动与分钟级局部融入。
技术关键词
实体 坐标 动态更新 图谱 推荐方法 三元组 矩阵 预训练语言模型 媒体 核心 密度峰值聚类算法 序列 推荐系统 数值 云端数据中心 处理器 桌上型计算机 存储器 多主轴