一种基于重组再分解的跨模态推荐方法和系统

本发明公开一种基于重组再分解的跨模态推荐方法和系统，属于多模态推荐以及嵌入分解技术领域。首先将粗糙的图像与文本嵌入表示利用用户‑项目图、项目‑项目图进行加强。再利用粗细分离组件，将模态的嵌入表示进行分离在聚合操作，使其模态更加纯化。之后将模态表示进行分块，通过属性分类器来预测该块的属性并与该块的真实属性计算损失方便之后的参数训练。除此之外，同一项目的不同模态之间同一属性表示应该是相似的，而不同的属性之间应该具有较大差别，针对这一想法，利用对比学习的思想可以将分块得到的嵌入表示进一步精确，通过上述步骤能够得到非常精确的用户项目表示，大大提高了推荐系统的准确性以及可解释性。