[发明专利]基于短视频多模态特征的短视频推荐模型在审
| 申请号： | 202010284993.5 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111523575A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 邓晓衡;张桦林;黄文俊;赵敏 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06F16/9535;G06F16/735 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 黄艺平 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于短视频多模态特征的短视频推荐模型，包括：步骤1，对短视频标题特征，使用TF‑IDF方法进行特征提取，使用PCA降维算法将短视频标题特征向量维度降维到k维；步骤2，提取短视频内容的128维原始特征，使用PCA降维算法将短视频内容特征向量维度降维到k维；步骤3，提取短视频背景音乐的128维原始特征，使用PCA降维算法将短视频背景音乐特征向量维度降维到k维。本发明考虑到不同模态的特征数据对用户产生的用户行为的影响效果是不同的，并利用隐马尔可夫模型去学习短视频的不同模态数据对于用户的影响比重，基于影响比重将短视频的多模态特征映射到统一向量空间进行融合，获得用多模态数据特征表示的短视频特征数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视频 多模态 特征 推荐 模型 | ||
【主权项】：
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