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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种融合多模态信息和兴趣相似度的群组视频推荐系统及方法，数据预处理单元、用户兴趣的划分与群组的构建单元、视频多模态信息的融合与表征单元、动态更新用户兴趣单元、用户动态兴趣表示的提取单元、预测结果表示单元，根据用户兴趣划分群组，并利用社交网络学习用户之间的交互行为；挖掘视频多模态信息，丰富语义信息，从而提高推荐系统的信息丰富度；分析用户的历史行为序列，获取其最新的兴趣，以更准确地理解用户需求；通过双向注意力机制用于聚合群组成员的偏好，从而获得群组和任务的嵌入表示，并利用多层感知机为群组生成top‑K任务推荐。本发明不仅提高了视频推荐系统的准确性和可解释性，而且实现了个性化推荐。
主权项：1.一种融合多模态信息和兴趣相似度的群组视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据预处理；对群组视频初始数据进行预处理，得到预处理后的群组视频数据；步骤2，用户兴趣的划分与群组的构建；根据预处理后的群组视频数据得到用户兴趣相似度，进而构建社会兴趣相似图，如果用户兴趣相似度超过指定的阈值，则在用户之间建立边，并使用图神经网络来捕获用户交互；步骤3，视频多模态信息的融合与表征；采用多模态知识图谱根据社会兴趣相似图对视频多模态信息进行融合与表征；首先提取视频的多模态信息，将所有实体的模态统一到同一维度，得到初始嵌入向量；得到初始嵌入向量后，对图中节点进行递归信息传播，并利用注意力机制对不同节点赋予不同的权重；步骤4，动态更新用户兴趣；采用基于BERT模型的兴趣更新模块推荐符合用户当前兴趣的视频，基于BERT模型的兴趣更新模块包括嵌入层和两个以上相同的变压器层，嵌入层的目标是将所有行为投影到一个低维空间中，作为变压器层的输入；变压器层根据输入学习整个用户行为序列的高级交互，得到得到用户的最终偏好表示；步骤5，用户动态兴趣表示的提取；采用双向注意机制来捕捉成员在团队中的群组重要性和他们对视频类型的熟练程度，同时根据用户的最终偏好表示对不同用户分配权重，进而得到群组偏好的最终表征；步骤6，预测结果表示；使用MLP层根据群组偏好的最终表征对群组进行视频推荐，以预测群组是否会点击目标物品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 融合多模态信息和兴趣相似度的群组视频推荐系统及方法
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