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一种生成跨模态的表示向量的方法以及跨模态推荐方法

摘要

本发明实施例提供了一种生成跨模态的表示向量的方法以及跨模态推荐方法,本发明基于不同模态的条目用相应的信息提取方式从该条目中提取包括不同模态的共有内容对应的特征向量和当前模态的专属内容对应的特征向量的跨模态一致性标引,基于各条目的文本信息提取核心词集合,根据跨模态一致性标引生成包含多个条目和多个核心词对应的节点连接的跨模态内容图,并用跨模态内容图通过多模态图神经网络生成跨模态的表示向量,从而更精准地将跨模态的数据对应的特征映射到同一语义空间,有利于提高推荐系统的性能,提高用户体验。

著录项

  • 公开/公告号CN113297485A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN202110562646.9

  • 发明设计人 蒋鑫龙;陈益强;黄武亮;吴启晨;

    申请日2021-05-24

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11280 北京泛华伟业知识产权代理有限公司;

  • 代理人王勇

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2023-06-19 12:19:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-24

    授权

    发明专利权授予

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