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申请/专利权人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司
摘要：本申请涉及互联网技术领域，提供了一种多媒体资源推荐模型训练方法、装置和推荐系统。该方法包括：获取实时多媒体行为数据；通过编码网络层对实时多媒体行为数据进行处理，得到多媒体领域交叉序列；通过序列内注意力网络层对多媒体领域交叉序列进行计算，得到用户在同一个媒体领域内的第一兴趣表达向量；通过序列间注意力网络层对多媒体领域交叉时间序列进行计算，得到用户在不同媒体领域间的第二兴趣表达向量；将第一兴趣表达向量和第二兴趣表达向量输入多层神经网络层，生成多媒体资源推荐结果。本申请可提升推荐精准度、实时性，且能够更好地满足用户多样化、个性化的推荐服务需求。
主权项：1.一种多媒体资源推荐模型训练方法，其特征在于，包括：获取由车端提供的用户在车内的实时多媒体行为数据，所述实时多媒体行为数据包括至少两个媒体领域，与各个所述媒体领域对应的媒体资源偏好标签和行为时间戳；使用所述实时多媒体行为数据对待训练资源推荐模型进行训练直至达到收敛条件，得到已训练多媒体资源推荐模型，实时多媒体行为数据其中，所述待训练资源推荐模型包括编码网络层、序列内注意力网络层、序列间注意力网络层和多层神经网络层；使用所述实时多媒体行为数据对待训练资源推荐模型进行训练，包括：通过所述编码网络层对所述实时多媒体行为数据进行向量化和编码处理，得到所述用户的多媒体领域交叉序列，所述多媒体领域交叉序列包括一系列特征向量组合，每个所述特征向量组合均包括行为时间特征向量、媒体领域特征向量和媒体资源偏好特征向量；通过所述序列内注意力网络层对所述多媒体领域交叉序列进行计算，得到所述用户在同一个媒体领域内的第一兴趣表达向量；通过所述序列间注意力网络层对所述多媒体领域交叉时间序列进行计算，得到所述用户在不同媒体领域间的第二兴趣表达向量；将所述第一兴趣表达向量和第二兴趣表达向量输入所述多层神经网络层，生成多媒体资源推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司 多媒体资源推荐模型训练方法、装置和推荐系统
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