摘要
本发明公开了一种基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐方法,包括下述步骤:提取皮肤图像的皮肤特征;构建护肤品知识图谱;将皮肤图像的皮肤特征和护肤品特征输入因子分解机进行训练,生成Top K候选护肤品集;基于VLSNR模型的多模态注意力编码器进行编码;基于多头注意力机制计算不同位置特征之间的关系,基于GRU模型输出时间序列特征向量;将时间序列特征向量、产品图文特征融合向量、用户图文特征融合向量、个性化特征向量、上下文特征向量拼接后输入MMoE模型,输出CTR、CVR和用户满意度的预测结果。本发明能够精准识别用户皮肤特征,并结合护肤品知识库进行个性化推荐。
技术关键词
护肤品
皮肤护理
推荐方法
图文
注意力编码器
组合式
多模态注意力
多头注意力机制
GRU模型
序列
知识图谱构建
生成用户
三元组
图像
点击率
特征提取模块
多层感知机
多任务损失函数
系统为您推荐了相关专利信息
推荐保险产品
聚类
列表
计算机可执行指令
推荐方法
动态资源推荐方法
一体化基站
共享电单车
电池状态数据
实时位置
教学资源推荐方法
嵌入特征
教学资源推荐系统
点击率
处理器