摘要
本发明提供基于深度学习的内容营销效果评估与优化方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括获取内容营销的历史数据;构建双塔深度神经网络模型,通过内容塔处理所述内容数据生成内容表征集合,通过场景塔处理所述场景数据生成场景表征集合,通过交互层计算内容表征集合与场景表征集合的匹配得分;所述双塔深度神经网络模型通过层次化场景感知和困难样本挖掘的对比学习框架进行训练,结合内容‑场景交叉注意力协同表征机制进行迭代优化;基于匹配得分,设计非线性映射与渐进式两阶段优化的资源分配算法,生成资源分配优化方案。
技术关键词
深度神经网络模型
困难样本挖掘
投入产出效率
资源分配算法
矩阵
生成场景
两阶段
非线性
计算机程序指令
因子
数据
周期
时序
交叉注意力机制
序列
系统为您推荐了相关专利信息
产量预测方法
玉米
构建深度神经网络
深度神经网络模型
网格搜索方法
大米
圆形标志点
彩色摄像机
图像采集系统
透视变换矩阵
溃疡性结肠炎
医学图像数据库
活检模型
活检方法
组学特征
融合方法
车辆行驶数据
车辆行驶信息
泊车
超声波车位