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基于多模态融合技术的用户画像方法
被引量：
14
1
作者
张壮
冯小年
钱铁云
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期105-111,共7页
针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题,提出一种跨模态学习思想,设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用Stacking集成方法,融合多种跨模态学习联合表示网络,对相应的模型组合进行学习,然后引入注意力机制,使...
针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题,提出一种跨模态学习思想,设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用Stacking集成方法,融合多种跨模态学习联合表示网络,对相应的模型组合进行学习,然后引入注意力机制,使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数,能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示,从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明,所提模型优于当前最好的基线方法。
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关键词
用户画像
模型
组合
STACKING
跨模态学习联合表示
多层
多级
模型
融合
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职称材料
题名
基于多模态融合技术的用户画像方法
被引量：
14
1
作者
张壮
冯小年
钱铁云
机构
武汉大学计算机学院
中国电力财务有限公司
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期105-111,共7页
基金
国家自然科学基金(61572376)资助
文摘
针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题,提出一种跨模态学习思想,设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用Stacking集成方法,融合多种跨模态学习联合表示网络,对相应的模型组合进行学习,然后引入注意力机制,使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数,能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示,从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明,所提模型优于当前最好的基线方法。
关键词
用户画像
模型
组合
STACKING
跨模态学习联合表示
多层
多级
模型
融合
Keywords
user profiling
model combination
stacking
cross-modal learning joint representation
multi-layer and multi-level model fusion
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态融合技术的用户画像方法
张壮
冯小年
钱铁云
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
14
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