基于多模态特征融合的司机推荐系统

本发明涉及信息技术领域，具体涉及基于多模态特征融合的司机推荐系统，包括，基础数据层，用于收集关于司机和货源的基础数据；数据处理层，连接基础数据层，包括，数据处理模块，用于对基础数据进行预处理和特征提取，获得多模态的特征向量；特征融合模块，用于对特征向量进行加权融合；第一召回模块，用于对特征向量进行召回；排序模型，用于对粗召回特征进行排序，获得排序特征数据；推荐业务层，推荐业务层包括第二召回模块，用于对特征向量进行召回，获得候选集数据。本发明综合利用深度学习、注意力机制及多模态特征融合，对司机的历史行为、实时状态及货源特征进行深入分析，为司机提供个性化、高效的货源推荐。