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申请/专利权人：湖北大学
摘要：本发明提供一种基于自监督增强用户偏好的多模态推荐方法及设备，涉及多模态推荐领域，包括：通过项目文本模态特征和项目视觉模态特征对用户特征进行丰富，获得丰富后的用户特征；通过项目文本模态特征和项目视觉模态特征构建项目‑项目图，对项目‑项目图进行模态特征的动态融合，获得项目融合特征；通过丰富后的用户特征和项目融合特征构建强化用户‑项目图，对强化用户‑项目图进行优化，获得优化后的强化用户‑项目图。本发明通过丰富后的用户特征和项目融合特征构建强化用户‑项目图，通过自监督学习的机制来优化强化用户‑项目图，通过优化后的强化用户‑项目图进行项目推荐，为推荐系统的性能和用户体验提供了重要的提升。
主权项：1.一种基于自监督增强用户偏好的多模态推荐方法，其特征在于，包括：S1：获取用户相关数据和项目相关数据，项目相关数据包括：项目文本数据和项目视觉数据；S2：对用户相关数据、项目文本数据和项目视觉数据进行特征提取，分别获得用户特征、项目文本模态特征和项目视觉模态特征；S3：通过项目文本模态特征和项目视觉模态特征对用户特征进行丰富，获得丰富后的用户特征；S4：通过项目文本模态特征和项目视觉模态特征构建项目-项目图，对项目-项目图进行模态特征的动态融合，获得项目融合特征；S5：通过丰富后的用户特征和项目融合特征构建强化用户-项目图，对强化用户-项目图进行优化，获得优化后的强化用户-项目图；S6：通过优化后的强化用户-项目图计算获得用户-项目的交互分数，通过交互分数进行项目推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北大学 一种基于自监督增强用户偏好的多模态推荐方法及设备
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