基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统

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正文
推荐专利
基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统
申请号:CN202411873965
申请日期:2024-12-19
公开号:CN119336999B
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及知识推荐技术领域,公开了基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统,其中方法包括:获取用户与项目交互二分图;获取基础知识图谱;将所述用户与项目交互二分图与所述基础知识图谱进行结合,得到协同知识图谱;为协同知识图谱中的每个项目设置多模态特征,所述多模态特征,包括:视觉模态特征和文本模态特征;将协同知识图谱和项目的多模态特征,输入到训练后的知识推荐模型中,通过所述训练后的知识推荐模型为用户推荐项目;所述训练后的知识推荐模型,利用跨模态对比学习来进一步挖掘不同模态之间的潜在信息,为推荐任务引入了额外的监督信号。可以为用户推荐用户感兴趣的电影项目或游戏项目。
技术关键词
知识推荐方法 跨模态 黎曼 多模态特征 图谱 节点 关系 文本 Sigmoid函数 视觉 定义 点击率预测 挖掘实体 项目特征 样本 预训练模型 推荐技术
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