基于模态语义空间对齐的学习视频推荐方法、介质、设备
申请号:CN202510878773
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120372045B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明提出基于模态语义空间对齐的学习视频推荐方法、介质、设备,涉及多模态语义空间对齐技术领域,方法包括:提取用户行为向量、学习视频不同模态的向量,包括:文本、图像、音频以及结构向量;利用多层感知机将提取到的不同模态的向量投影到公共语义空间,在公共语义空间内,将结构向量分别与文本向量、图像向量以及音频向量进行向量拼接;将拼接后的向量进行模态对比和模态匹配,通过优化不同模态之间的语义对齐,得到学习视频的多模态特征向量;将多模态特征向量进行融合,通过余弦相似度计算用户行为向量与融合多模态特征向量的相似性,并对所有视频进行排序推荐。本发明可以充分理解学习视频的模态语义结构,实现精准匹配和推荐。
技术关键词
视频推荐方法
语义
音频
节点
多层感知机
图像
知识点
计算机可读指令
生成结构
多模态
标签
关系
文本特征向量
邻居
BERT模型
RNN模型
特征提取方法
注意力