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摘要：本发明公开了基于语义识别的内容推荐方法及系统，通过自然语言处理技术解析用户的文本、语音或视频输入，生成用户语义表示数据；结合用户历史行为数据，动态构建用户兴趣图谱，并通过多层图卷积网络进行节点和边的表示学习，生成时间序列用户兴趣图谱表示数据；利用Transformer模型的自注意力机制和多头注意力机制，结合对比学习模块优化用户兴趣表示和推荐内容的匹配度，生成个性化推荐内容数据；收集用户的多模态信息，并与个性化推荐内容数据融合，通过多模态融合算法生成优化后的多模态推荐内容数据；收集用户反馈特征数据，通过自适应学习算法动态调整和优化推荐内容的生成策略。本发明实现了推荐系统的高效、精准和个性化推荐，提升了用户体验。
主权项：1.一种基于语义识别的内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：通过自然语言处理技术解析用户通过文本、语音或视频输入的需求，生成用户语义表示数据；基于用户语义表示数据和用户历史行为数据，动态构建用户兴趣图谱，并通过多层图卷积网络进行节点和边的表示学习，生成时间序列用户兴趣图谱表示数据；利用时间序列用户兴趣图谱表示数据，通过Transformer模型的自注意力机制和多头注意力机制，结合对比学习模块优化用户兴趣表示和推荐内容之间的匹配度，生成个性化推荐内容数据；收集用户的多模态信息，并将其与个性化推荐内容数据融合，利用多模态融合算法生成多模态推荐数据，并通过优化算法生成优化后的多模态推荐内容数据；实时展示优化后的多模态推荐内容数据给用户，收集用户反馈特征数据，并通过自适应学习算法动态调整和优化推荐内容的生成策略，确保推荐内容的持续精准和个性化。
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百度查询： 杭州惠民征信有限公司 基于语义识别的内容推荐方法及系统
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