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申请/专利权人：湖北科技学院;湖北大学
摘要：本申请提供了一种基于多模态知识图谱的去偏短视频推荐方法、设备及介质，涉及短视频推荐领域，方法包括：获取行为数据；根据行为数据，构建多模态用户知识图谱；根据行为数据，构建视频观看轨迹；构建多模态变分自编码器模型，通过多模态变分自编码器模型学习视频观看轨迹，训练得到偏差参数并形成去偏见项；将各个所述多模态知识图谱合并至由多个实体连接组成的连接网络中；根据连接网络，利用多头交叉注意力网络学习点击率与视频热度的关系；通过所述关系、连接网络的特征向量以及去偏见项，预测用户对视频的热度得分，得到视频推荐结果。利用多模态知识图谱，预测用户感兴趣视频，提升了推荐效率。
主权项：1.一种基于多模态知识图谱的去偏短视频推荐方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：获取短视频用户的行为数据，所述行为数据包括：点赞、评论以及观看时间；S2：根据行为数据，构建多模态用户知识图谱；S3：根据行为数据，构建视频观看轨迹；S4：构建多模态变分自编码器模型，通过多模态变分自编码器模型学习视频观看轨迹，训练得到偏差参数并形成去偏见项；S5：将各个所述多模态知识图谱合并至由多个实体连接组成的连接网络中；S6：根据连接网络，利用多头交叉注意力网络学习点击率与视频热度的关系；通过所述关系、连接网络的特征向量以及去偏见项，预测用户对视频的热度得分，得到视频推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北科技学院 湖北大学 基于多模态知识图谱的去偏短视频推荐方法、设备及介质
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