摘要
本申请公开了一种基于元宇宙的文旅内容智能推荐方法及系统,其通过让用户佩戴设备进入文旅元宇宙,系统能够实时采集用户的反馈信息,并采用基于深度学习的语义理解模型对用户的实时反馈进行时序上下文语义编码以提取出用户实时反馈的上下文语义关联,并基于此来确定初步推荐模型是否进入冷启动阶段,响应于进入冷启动阶段,则模型确定推荐的文旅内容方向并对用户进行个性化智能推荐。通过这样的方式,不仅能够帮助新用户更快地找到感兴趣的内容,还能随着用户与系统的交互不断优化推荐结果,提高用户体验满意度。
技术关键词
编码向量
内容智能推荐
时序
因子
队列
佩戴设备
个性化智能推荐
序列
阶段
sigmoid函数
语义理解模型
LSTM模型
模块
分类器
感兴趣
编码器
消息
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