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申请/专利权人：广东数业智能科技有限公司
摘要：本发明提出一种跨模态数据融合的用户心理画像获取方法及系统，方法包括：收集用户的多模态数据；对多模态数据进行嵌入操作，映射同一嵌入空间，引入自注意力机制进行加权处理，将多模态数据进行融合；对预处理后的多模态进行情感特征提取操作，构建时序情感模型对综合情感特征向量进行分析；根据用户的社交关系数据，构建社会关系网络将社交关系数据与多模态数据进行融合；基于判断结果再融合社交关系数据的用户心理画像对用户心理画像进行修正；定义强化学习模型对用户心理画像进行自适应优化。本发明不仅能够实现多模态数据的高效融合和动态心理画像生成，还通过引入强化学习和图神经网络等前沿技术，确保系统在实际应用中的准确性和实时性。
主权项：1.一种跨模态数据融合的用户心理画像获取方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集用户的多模态数据，并对数据进行预处理；所述多模态数据包括文本数据、图像数据和行为数据和社会关系数据；S2、对预处理后的多模态数据进行嵌入操作，使用跨模态对齐网络将多模态数据映射同一嵌入空间，并引入自注意力机制嵌入空间中的特征进行加权处理，将经过加权处理的多模态数据进行融合，得到多模态融合特征；S3、对多模态融合特征进行情感特征提取操作，并将提取的情感特征进行跨模态情感特征融合，得到综合情感特征向量，并构建时序情感模型对综合情感特征向量进行分析，捕捉情感变化趋势；S4、根据用户的社交关系数据，构建社会关系网络将社交关系数据与多模态数据进行融合，分析社交关系对用户心理状态的影响，同时得到融合了社交关系数据的用户心理画像；其中，所述社交关系数据包括好友关系、互动频率和消息交流记录；S5、收集用户的情景信息设计场景敏感评分，根据场景敏感评分对社会环境进行判断，基于判断结果再融合社交关系数据的用户心理画像对用户心理画像进行修正，得到最终的心理画像修正目标函数；S6、根据最终的心理画像修正目标函数定义强化学习模型对用户心理画像进行自适应优化，实时更新用户心理画像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东数业智能科技有限公司 一种跨模态数据融合的用户心理画像获取方法及系统
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