CN119415780A 一种时间间隔感知的多模态序列推 荐方法 （吉林大学）_第1页
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文档简介

号本发明公开了推荐系统技术领域的一种时提取项目中模态的文本特征、图片特征以及嵌得到的用户表征以及将用户在每个模态上的偏2im表示图片；;;;;;5.根据权利要求4所述的一种时间间隔感知的多模态序列推荐方法，其特征在于，3;4[0001]本发明涉及推荐系统技术领域，具体为一种时间间隔感知的多模态序列推荐方[0002]推荐系统的技术和产品应用已经渗透到多个领域，并且在不断扩展其应用范的模态融合方法可能会无法探索多模态数据之间的互补特质从而造成有价值信息的损失，[0006]本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实5S2、将时间间隔表征$tim加到模态表征上以得到时间间隔感知的模态表征,即；S3、建立用户u基于模态m学习得到的用户表征fy'=SASRec"(s",ysasxeen)；;;;;其中，TextExtractor()是文本编码器，用于从文本信息中提取文本特征，6;;式中，d表示表征的维度且要求d是可以被6整除的整数，0是大小为6*6的零矩方法和灵活的两阶段融合策略，不仅为多模态推荐系统提供了更为丰富的用户偏好表示，7[0018]更为具体的，请参阅图1，本实施方式的一种时间间隔感知的多模态序列推荐方;;;;其中，TextExtractor()是文本编码器，用于从文本信息中提取文本特征，[0019]相比于传统的一维时间信息编码，时间间隔编码器TIE可以在三个维度上对时间;[0020]式中，d表示表征的维度且要求d是可以被6整除的整数，0是大小为6*6的零矩8阵，每一个子矩阵pr,o,将不同级别的时间信息注入到维度d的不同的子空间中，正如下式:正弦变换将三个维度的时间信息编码到维的向量中，该时间[0021]S2、将时间间隔表征$tim加到模态表征上以得到时间间隔感知的模态表征S3、建立用户u基于模态m学习得到的用户表征fy'=SASRec"(s",ysasxeen)；在结构冲突，本发明所披露的实施方式

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