一种基于模态解耦的知识蒸馏多模态推荐方法

本发明涉及个性化推荐技术领域，公开了一种基于模态解耦的知识蒸馏多模态推荐方法，对于特定的用户，完成训练的多模态推荐模型能够推荐物品；多模态推荐模型的训练过程包括：提取物品的文本信息对应的文本特征，提取物品的图片信息对应的视觉特征；将文本特征分别经过文本教师网络和文本学生网络；将视觉特征经过视觉教师网络和视觉学生网络；然后经过注意力机制、对比学习、知识蒸馏等技术，实现多模态推荐模型的训练。教师网络利用丰富的语义信息进行监督学习，从而更全面地捕获多模态数据，通过知识蒸馏，教师网络中的信息被平滑地传递给学生网络，有效地解决了推荐系统中的数据稀疏问题。