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融合上下文和視覺信息的多模態(tài)電影推薦模型

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摘 要：

針對傳統(tǒng)的上下文電影推薦模型只采用文本數(shù)據(jù)，從單模態(tài)數(shù)據(jù)獲取的信息有限，無法充分解決數(shù)據(jù)稀疏性帶來的問題，提出了一種融合文本和圖像數(shù)據(jù)的多模態(tài)電影推薦模型（VLPMF）。首先，VLPMF集成了長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和概率矩陣分解（PMF）。其次，將VGG16提取的圖像特征以概率的角度結合到PMF中并構建融合層，將文本特征和圖像特征融合后得出預測評分。（剩余7577字）

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