一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统

本发明属于智能推荐技术领域，涉及一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统。本发明通过获取项目的多模态特征张量；结合模态的注意力系数对多模态特征张量进行融合，得到多模态特征融合向量；根据领域知识图谱和图注意力网络生成实体嵌入向量；根据多模态特征融合向量和实体嵌入向量获取当前用户兴趣状态，根据当前用户兴趣状态、多模态特征融合向量、偏置向量结合权重矩阵和非线性激活函数获取兴趣预测；若兴趣预测大于或等于自适应推荐阈值，则对用户推荐项目，否则不推荐；根据多个项目的推荐结果生成推荐路径解释。本发明通过知识引导的多模态语义融合，显著提升了长尾内容推荐的准确率和可解释性。