[发明专利]一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法在审
| 申请号： | 202210322829.8 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114647787A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 郭楠;傅章鹏;高天寒 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/958;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法，涉及网络推荐技术领域。该方法在获得用户允许收集的历史行为记录以及映像日志后，提取其中涉及到的所有对象，以及每个待推荐对象的特征，映射至同一多维空间中，以此整合多模态数据，再使用强化学习模型作为推荐系统智能体，通过收集到的用户记录训练智能体，并使用经过训练的推荐智能体进行推荐，从而实现对多模态数据的用户个性化推荐。本发明提出的方法中面向的用户历史行为记录、映像日志以及待推荐对象集等都可以包含多个领域的对象(如文本、图片、视频等)，并通过特征提取后整合的方法模糊多模态之间的区别，从而解决一个传统推荐系统只能应用在单一领域进行推荐的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 数据 用户 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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