摘要
本发明公开了一种基于语义分析的个性化推荐系统,涉及个性化推荐系统技术领域,包括数据采集模块、动态情境化语义建模模块和推荐引擎模块,所述数据采集模块将采集的用户行为数据和情境数据传输至动态情境化语义建模模块,所述动态情境化语义建模模块通过行为上下文解析器提取用户行为数据的序列特征,通过情境语义嵌入网络生成上下文嵌入,并通过多模态融合层完成多模态数据的跨模态语义对齐,生成多层次语义嵌入特征。本发明通过设计有动态情境化语义建模模块,实现了情境与行为的语义对齐功能,解决了传统推荐系统对情境数据利用不足的问题,增强推荐结果对动态情境的适应性,适用于动态变化的用户需求场景。
技术关键词
个性化推荐系统
语义
嵌入特征
数据采集模块
多模态
动态
上下文特征
情境感知技术
解析器
序列特征
生成式对抗网络
矩阵分解算法
多层次
协同过滤算法
深度Q学习
分布式数据库
样本
地理位置信息
系统为您推荐了相关专利信息
音色特征
大语言模型
频谱特征
音频特征
文本信息提取
智能决策系统
三维振动传感器
爆破振动信号
边坡
反馈控制模块
自动监测装置
矿山井下
控制执行模块
实时监测数据
智能分析模块
电子式电压互感器
梯度提升决策树
XGBoost模型
电气特征
误差预测方法