摘要
本发明提供一种基于时空特征与内容偏好的信息级联预测方法及装置,方法包括:获取用户的社交关系数据,并调用GCN模型对社交关系数据进行生成,得到用户的社交关系嵌入特征;再调用GRU模型构建得到用户时空特征,并对用户时空特征进行基于信息级联的特征构建,得到用户时空级联特征;获取用户将参与的信息传播内容,基于信息传播内容构建多模态联合特征,并确定兴趣影响因子。最后确定用户时空级联特征与兴趣影响因子的点积相似度,并根据点积相似度预测得到用户针对信息传播内容的参与概率。通过本申请,解决了现有技术中信息级联预测任务的预测效果不佳的技术问题。
技术关键词
嵌入特征
级联
GRU模型
社交
多模态
编码特征
GCN模型
兴趣
融合时空特征
序列
图像嵌入
图像编码
文本编码器
因子
非暂态计算机可读存储介质
池化特征
图片
视觉
空间特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
调制识别方法
融合去噪
前馈神经网络
多尺度特征提取
调制识别装置
心理健康
数据采集单元
数据处理单元
多模态
游戏
电力数据分析方法
频域特征
模态特征
时域特征
嵌入特征