本申请公开了一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法及装置，其中，该方法包括：获取个体多媒体信息播放记录，并获取基于可穿戴设备采集的环境数据和个体的状态数据；根据多媒体信息播放记录生成对应的历史多媒体信息表征；根据历史多媒体信息表征生成对应的多媒体信息偏好向量，并根据状态数据和环境数据生成对应的多媒体信息偏好矫正向量；根据多媒体信息偏好向量和多媒体信息偏好矫正向量生成个体的多媒体信息兴趣向量；根据多媒体信息兴趣向量和历史多媒体信息表征生成个体的多媒体信息兴趣表征；基于多媒体信息兴趣表征，从多个候选多媒体信息中向个体推荐多媒体信息。本申请可以基于多模态数据，提升多媒体信息推荐的准确性。媒体信息推荐的准确性。媒体信息推荐的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法及装置
[0001]本申请涉及人工智能技术及信息推荐
，尤其涉及一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法及装置。
技术介绍
[0002]相关技术中，向用户个体推荐多媒体信息时，通常需要获取目标用户多媒体信息偏好的二维矩阵，基于不同用户间偏好的相似性，将与目标用户偏好相似性最大的，其它用户的偏好多媒体信息作为待推荐多媒体信息；或基于不同多媒体信息间的相似性，将与目标用户的偏好多媒体信息相似性最大的若干多媒体信息作为待推荐多媒体信息。然而，当用户偏好随着时间发生变化时，上述推荐方法的速度及准确度也会受到影响。
技术实现思路
[0003]本申请提供了一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法及装置。可以基于可穿戴设备获取多模态数据，实现对个体兴趣改变趋势的追踪，从而提升对个体进行多媒体信息推荐的准确性。
[0004]第一方面，本申请提供一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法，包括：获取个体多媒体信息播放记录，并获取基于所述可穿戴设备采集的环境数据和所述个体的状态数据；根据所述多媒体信息播放记录生成对应的历史多媒体信息表征；根据所述历史多媒体信息表征生成对应的多媒体信息偏好向量，并根据所述状态数据和所述环境数据生成对应的多媒体信息偏好矫正向量；根据所述多媒体信息偏好向量和所述多媒体信息偏好矫正向量生成所述个体的多媒体信息兴趣向量；根据所述多媒体信息兴趣向量和所述历史多媒体信息表征生成所述个体的多媒体信息兴趣表征；基于所述多媒体信息兴趣表征，从多个候选多媒体信息中向所述个体推荐多媒体信息。
[0005]在一种实现方式中，所述根据所述历史多媒体信息表征生成对应的多媒体信息偏好向量，包括：将所述历史多媒体信息表征输入至预设的多媒体信息偏好权重学习模型，生成所述多媒体信息偏好向量；其中，所述偏好权重学习模型已经预先学习得到所述历史多媒体信息表征与所述多媒体信息偏好向量之间的映射关系。
[0006]在一种可选的实现方式中，所述根据所述状态数据和所述环境数据生成对应的多媒体信息偏好矫正向量，包括：将所述状态数据和所述环境数据输入至预设的环境偏好矫正模型，生成所述多媒体信息偏好矫正向量；其中，所述环境偏好矫正因子学习模型已经预先学习得到所述状态数据和所述环境数据与所述多媒体信息偏好矫正向量之间的映射关系。
[0007]可选地，所述多媒体信息偏好权重学习模型和所述环境偏好矫正模型间采用十字绣单元共享信息。
[0008]在一种实现方式中，所述根据所述多媒体信息偏好向量和所述多媒体信息偏好矫正向量生成所述个体的多媒体信息兴趣向量，包括：将所述多媒体信息偏好向量与所述多
媒体信息偏好矫正向量点对点相乘，生成所述个体的多媒体信息兴趣向量。
[0009]在一种实现方式中，所述基于所述多媒体信息兴趣表征，从多个候选多媒体信息中向所述个体推荐多媒体信息，包括：获取每个所述候选多媒体信息的多媒体信息表征；将所述多媒体信息兴趣表征分别与每个所述候选多媒体信息的多媒体信息表征进行相似匹配，获得每个所述候选多媒体信息的推荐概率；从所述多个候选多媒体信息中选取所述推荐概率满足预设推荐条件的候选多媒体信息；将所述推荐概率满足预设推荐条件的候选多媒体信息推荐给所述个体。
[0010]通过本申请技术方案，可以基于环境数据及个体状态数据的多模态数据，得到考虑到个体多媒体信息兴趣漂移的个体多媒体兴趣表征，从而对个体的多媒体信息偏好的改变进行追踪，提升多媒体信息推荐的准确性。
[0011]第二方面，本申请提供一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐装置，包括：获取模块，用于获取个体多媒体信息播放记录，并获取基于所述可穿戴设备采集的环境数据和所述个体的状态数据；第一处理模块，用于根据所述多媒体信息播放记录生成对应的历史多媒体信息表征；第二处理模块，用于根据所述历史多媒体信息表征生成对应的多媒体信息偏好向量，并根据所述状态数据和所述环境数据生成对应的多媒体信息偏好矫正向量；第三处理模块，用于根据所述多媒体信息偏好向量和所述多媒体信息偏好矫正向量生成所述个体的多媒体信息兴趣向量第四处理模块，用于根据所述多媒体信息兴趣向量和所述历史多媒体信息表征生成所述个体的多媒体信息兴趣表征；推荐模块，用于基于所述多媒体信息兴趣表征，从多个候选多媒体信息中向所述个体推荐多媒体信息。
[0012]在一种实现方式中，所述第二处理模块具体用于：将所述历史多媒体信息表征输入至预设的多媒体信息偏好权重学习模型，生成所述多媒体信息偏好向量；其中，所述偏好权重学习模型已经预先学习得到所述历史多媒体信息表征与所述多媒体信息偏好向量之间的映射关系。
[0013]在一种可选地实现方式中，所述第二处理模块具体用于：将所述状态数据和所述环境数据输入至预设的环境偏好矫正模型，生成所述多媒体信息偏好矫正向量；其中，所述环境偏好矫正因子学习模型已经预先学习得到所述状态数据和所述环境数据与所述多媒体信息偏好矫正向量之间的映射关系。
[0014]可选地，所述多媒体信息偏好权重学习模型和所述环境偏好矫正模型间采用十字绣单元共享信息。
[0015]在一种实现方式中，所述第三处理模块具体用于：将所述多媒体信息偏好向量与所述多媒体信息偏好矫正向量点对点相乘，生成所述个体的多媒体信息兴趣向量。
[0016]在一种实现方式中，所述推荐模块具体用于：获取每个所述候选多媒体信息的多媒体信息表征；将所述多媒体信息兴趣表征分别与每个所述候选多媒体信息的多媒体信息表征进行相似匹配，获得每个所述候选多媒体信息的推荐概率；从所述多个候选多媒体信息中选取所述推荐概率满足预设推荐条件的候选多媒体信息；将所述推荐概率满足预设推荐条件的候选多媒体信息推荐给所述个体。
[0017]通过本申请技术方案，可以基于生成的多媒体信息兴趣表征，获得候选多媒体信息的推荐概率，对候选多媒体信息进行推荐，提升对候选对媒体信息推荐的准确性。
[0018]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一
个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法。
[0019]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，用于存储有指令，其特征在于，当所述指令被执行时，使如第一方面所述的方法被实现。
[0020]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所述的基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法的步骤。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本方案，不构成对本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐方法，其特征在于，包括：获取个体多媒体信息播放记录，并获取基于所述可穿戴设备采集的环境数据和所述个体的状态数据；根据所述多媒体信息播放记录生成对应的历史多媒体信息表征；根据所述历史多媒体信息表征生成对应的多媒体信息偏好向量，并根据所述状态数据和所述环境数据生成对应的多媒体信息偏好矫正向量；根据所述多媒体信息偏好向量和所述多媒体信息偏好矫正向量生成所述个体的多媒体信息兴趣向量；根据所述多媒体信息兴趣向量和所述历史多媒体信息表征生成所述个体的多媒体信息兴趣表征；基于所述多媒体信息兴趣表征，从多个候选多媒体信息中向所述个体推荐多媒体信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史多媒体信息表征生成对应的多媒体信息偏好向量，包括：将所述历史多媒体信息表征输入至预设的多媒体信息偏好权重学习模型，生成所述多媒体信息偏好向量；其中，所述偏好权重学习模型已经预先学习得到所述历史多媒体信息表征与所述多媒体信息偏好向量之间的映射关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态数据和所述环境数据生成对应的多媒体信息偏好矫正向量，包括：将所述状态数据和所述环境数据输入至预设的环境偏好矫正模型，生成所述多媒体信息偏好矫正向量；其中，所述环境偏好矫正因子学习模型已经预先学习得到所述状态数据和所述环境数据与所述多媒体信息偏好矫正向量之间的映射关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多媒体信息偏好权重学习模型和所述环境偏好矫正模型间采用十字绣单元共享信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多媒体信息偏好向量和所述多媒体信息偏好矫正向量生成所述个体的多媒体信息兴趣向量，包括：将所述多媒体信息偏好向量与所述多媒体信息偏好矫正向量点对点相乘，生成所述个体的多媒体信息兴趣向量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多媒体信息兴趣表征，从多个候选多媒体信息中向所述个体推荐多媒体信息，包括：获取每个所述候选多媒体信息的多媒体信息表征；将所述多媒体信息兴趣表征分别与每个所述候选多媒体信息的多媒体信息表征进行相似匹配，获得每个所述候选多媒体信息的推荐概率；从所述多个候选多媒体信息中选取所述推荐概率满足预设推荐条件的候选多媒体信息；将所述推荐概率满足预设推荐条件的候选多媒体信息推荐给所述个体。7.一种基于可穿戴设备多模态数据的多媒体信息推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取个体多媒体信息播放记录，并获取基于所述可穿戴设备采集的环境数据和所述个体的状态数据；第一处理模块，用于根据所述多媒体信息播放记录生成对应的历...
【专利技术属性】
技术研发人员：张聪，孟孜，俞轶，朱国康，
申请(专利权)人：安徽华米健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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