[发明专利]一种基于相似度修正的半隐式多模态推荐方法有效
| 申请号： | 201911261522.6 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111046166B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 张琳;张逸钿 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/435;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供的一种基于相似度修正的半隐式多模态推荐方法，包括：获取用户交互信息，包括图像信息和文本信息；提取图像视觉特征和文本特征；根据图像视觉特征、文本特征计算每个用户各条目间的兴趣相关系数，得到用户对每个条目的预测评分；计算相似度修正损失函数，对兴趣相关系数生成网络进行参数更新；利用更新后的兴趣相关系数生成网络得到每个用户各条目间的兴趣相关系数，完成用户对每个条目的修正后的预测评分。本发明提供的半隐式多模态推荐方法，利用非交互项与交互项之间的相似程度，对现有网络损失函数中非交互项条目对应的期望评分进行修正，有效缓解非交互项期望评分简单置零带来的凸路径消失和梯度方向准确度下降的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相似 修正 半隐式多模态 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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