基于人工智能的短剧投放优化方法、系统及存储介质

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的短剧投放优化方法、系统及存储介质。该方法包括：采集短剧相关数据，利用跨模态特征融合网络进行特征提取和融合，生成特征向量；基于特征向量利用深度时序网络建模分析用户行为，获得兴趣特征并构建画像；根据画像和特征向量，借助多智能体强化学习进行投放建模和预测；利用投放策略对素材重组，通过生成对抗网络创建多版本素材；采用分布式框架分析投放效果，生成资源配置方案。本申请采用跨模态特征融合网络对短剧的视觉、听觉和用户交互数据进行深度整合，结合深度时序网络对用户兴趣演变规律进行建模，实现了对用户兴趣特征的精准捕捉，显著提升了投放效果。