基于深度学习的多模态数据融合算法在精准推荐中的应用与优化

许旭莲 （ 杭州久典网络科技有限公司 ）

Abstract

随着互联网和信息技术的飞速发展，用户产生的数据呈现出爆炸式增长且具有多模态的特点，如文本、 图像、音频等。精准推荐系统作为连接用户与海量信息的桥梁，在电商、社交、内容平台等领域得到了广泛应用。它 能够根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验和平台的商业价值。然而，传统的推荐算 法在处理多模态数据时存在诸多问题。一方面，单一模态的数据往往无法全面准确地描述用户的兴趣和偏好，导致推 荐的准确性和多样性不足。另一方面，现有的多模态数据融合方法大多缺乏深度的语义理解和特征提取能力，难以充 分挖掘多模态数据之间的潜在关系。基于此，本文针对基于深度学习的多模态数据融合算法在精准推荐中的应用与优 化展开深入分析。首先阐述多模态数据和深度学习的基础理论，然后剖析现有的融合算法，接着进行应用设计并提出 优化策略。本文以期通过这些研究，提高多模态数据融合的效果，提升精准推荐系统的性能，为用户提供更加准确、 个性化的推荐服务，促进推荐系统领域的发展。

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