本发明涉及计算机、人工智能领域,提供了一种多模态对抗学习型视频推荐方法和系统。本发明的方法通过引入被推荐项目的图像信息,将层次核描述子特征、“跨模态语义”、对抗学习等关键技术融入贝叶斯个性化排序模型中,构造出MVABRP模型,基于MVABPR模型优选一组最相关的项目推荐给用户。根据本发明的方法或系统,可基于异构数据(用户评分矩阵、图像)完成推荐任务,在一定程度上缓解推荐中的“数据稀疏”问题,并提升推荐的个性化程度。
📄 2020113669495
📂 H04N21_482
👤 华东交通大学
📅 2020-11-30