融合多种模态的解离化表征学习方法及装置
授权
摘要
本发明公开了一种融合多种模态的解离化表征学习方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取目标的图像信息与文本信息，得到图像非解离化表征和文本非解离化表征；根据图像非解离化表征和文本非解离化表征得到图像表征和文本表征；根据商品表征和文本表征得到刻画用户消费偏好的商品表征和用户偏好表征；根据商品表征和用户偏好表征预测用户是的商品感兴趣度。该方法可以融合图像、文本、关系三种不同模态的数据，利用各模态间的互补性，得到更加精准有效的解离化表征。
基本信息
专利标题 ：
融合多种模态的解离化表征学习方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110717599A
申请号 ：
CN201910934657.8
公开（公告）日 ：
2020-01-21
申请日 ：
2019-09-29
授权号 ：
CN110717599B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
朱文武王鑫马坚鑫
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王艳斌
优先权 ：
CN201910934657.8
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06Q30/02 G06Q30/06 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2020-02-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20190929
申请日 : 20190929
2020-01-21 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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