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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学

摘要：本发明公开了一种基于多模态内容的关键词推荐系统，它包括特征提取模块、特征融合模块、关键词生成模块、用户个性化分析模块、训练模块和推荐模块，本发明能为帖子选择合适的主题关键词，可以消除社交媒体平台上无意义和嘈杂的噪声信息，并可以为用户提供所需的快速访问信息，有助于提高平台信息传播和信息组织的效率。

主权项：1.一种基于多模态内容的关键词推荐系统，其特征在于，它包括特征提取模块1、特征融合模块2、关键词生成模块3、用户个性化分析模块4、训练模块5和推荐模块6；所述特征提取模块1用于对待推荐用户给定的输入帖子集合中的文本和标签使用双向门控循环单元进行特征提取，得到文本和标签的语义特征向量矩阵，对给定的输入帖子集合中的图片使用VGG-16神经网络进行特征提取，得到图片的语义特征向量矩阵；所述特征融合模块2用于使用基于多头注意力机制将文本和标签的语义特征向量矩阵与图片的语义特征向量矩阵进行融合，得到包含文本、标签和图片的多模态内容的融合向量；所述关键词生成模块3用于对所述多模态内容的融合向量采用Seq2Seq框架，生成不存在于数据集标签空间中的新标签，所述数据集标签空间为给定的输入帖子集合中所有标签的集合；用户个性化分析模块4用于从待推荐用户的历史帖子集合中随机抽取的L篇用户历史帖子，利用向量相似度计算方法计算当前待推荐标签的帖子与L篇用户历史帖子之间的语义相似度，并对所述语义相似度进行归一化函数计算，得到随机抽取的每篇用户历史帖子对当前待推荐标签的帖子的影响权重，然后对随机抽取的每篇用户历史帖子对当前待推荐标签的帖子的影响权重进行加权求和得到随机抽取的所有用户历史帖子对当前待推荐标签帖子的总影响向量；训练模块5用于采用标准的负对数似然损失函数作为训练函数对关键词生成模块3和用户个性化分析模块4的所有可训练的向量参数和矩阵参数进行训练，得到训练后的关键词生成模块3和用户个性化分析模块4；推荐模块6用于将训练后的关键词生成模块3得到的不存在于数据集标签空间中的新标签，与训练后的用户个性化分析模块4得到的随机抽取的所有用户历史帖子对当前待推荐标签帖子的总影响向量进行向量拼接，得到拼接后的联合向量，对拼接后的联合向量利用归一化函数得到每个不存在于数据集标签空间中的新标签的被推荐概率。

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百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 基于多模态内容的关键词推荐系统及方法