[发明专利]基于属性驱动解耦表征学习的多模态推荐方法有效
| 申请号： | 202310882919.7 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116611896B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 程志勇;董建华;刘帆;卓涛;高赞 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院） |
| 主分类号： | G06F17/00 | 分类号： | G06F17/00 |
| 代理公司： | 山东知圣律师事务所 37262 | 代理人： | 陈晓辉 |
| 地址： | 250000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及推荐系统及深度学习技术领域，具体涉及基于属性驱动解耦表征学习的多模态推荐方法。该方法包括以下步骤：在通过预处理得到训练集和测试集，对数据集的信息进行特征提取与转换，将不同信息嵌入均匀划分，利用属性分类器、多模态对比学习、多模态注意力机制和属性值分类器计算得出结果，最后利用模型总损失通过Adam优化器优化模型参数。采用本发明的方法用解耦表征学习技术来学习稳健和独立的表示，一方面提升了推荐系统的性能，另一方面对模型推荐的结果具有可解释性和可控性最终提高推荐性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 属性 驱动 表征 学习 多模态 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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