一种基于跨模态对比学习的机器人设计知识推荐方法

本发明公开了一种基于跨模态对比学习的机器人设计知识推荐方法，包括以下步骤：从机器人机构的拓扑和参数特征出发，构建机器人机构图；构建机器人机构图所对应的语义标签；将机器人机构图、语义标签、ID编号以三元组的形式存储，建立数据库，形成数据集；搭建对比学习框架，进行模型训练；通过训练得到的文编码器和图编码器对任意输入得到推荐结果。本发明建立了合理的机器人机构表征方法以及多模态知识表征体系：融合文本、图结构等多源异构数据，构建了结构化的知识模型，表达设计知识间的复杂语义关系。本发明通过跨模态对比学习捕获不同模态间的语义一致性，学习到更具判别性的知识表示，提高了推荐系统的理解能力和推荐准确度。