[发明专利]一种基于深度学习的多模态图文推荐方法及设备有效
| 申请号： | 202110385246.5 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113094534B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 黄昭;胡浩武 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/535 | 分类号： | G06F16/535;G06F16/335;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710119 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的多模态图文推荐方法及设备，方法包括用一种跨模态图文检索模型MMDNN，其次，将MMDNN用于推荐系统之中，利用正负反馈聚类中心计算模块PNFCCCM和用户的正负反馈历史记录，计算用户的正负反馈聚类中心，结合数据的相似度得分和正负反馈得分，从数据库中找出与用户历史记录中综合得分最高的几条数据，使用MMDNN模型从数据库中找出与这几条数据对应的另一种模态的数据，最后，把成对图‑文资源推荐给用户，并且根据用户的反馈更新用户的历史记录和用户的正负反馈聚类中心，实现多模态图文推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多模态 图文 推荐 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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