[发明专利]一种利用多模态网络学习进行基于社交关系的电影推荐的方法

摘要

本发明公开了一种利用多模态网络学习进行基于社交关系的电影推荐的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组视频、用户，构建含有其相关关系的SMR网络。并且针对于形成的SMR网络构建采样路径，并针对于采样路径中的电影及用户节点形成电影的综合表达与用户的映射表达，随后针对于预定义的损失函数进行更新，求得最终的用户表达与电影综合表达。2)对于得到的用户表达及电影的综合表达，产生对于用户的电影推荐。相比于一般的电影推荐解决方案，本发明提取了电影的多模态信息并且针对于用户形成了最终的有效用户表达，则能够更准确地反映用户与电影的特性，并产生更加符合要求的电影推荐。本发明在电影推荐问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。

主权项

一种利用多模态网络学习进行基于社交关系的电影推荐的方法，其特征在于包括如下步骤：1)针对于一组电影、用户，依据用户之间的相互关注关系、用户对于电影的评价构建含有其相关关系的SMR网络；2)对于步骤1)所得到的SMR网络，利用随机游走的方法，针对于SMR网络构建采样路径并进行如下操作：对于所采样路径中的电影节点，利用其海报及描述信息形成电影描述映射，对于用户节点，生成用户的描述映射；对于电影及用户的描述映射求出损失值，并进行梯度下降求解获取最终的用户及电影表达；3)利用步骤2)学习得到的用户及电影表达形成用户的电影推荐。