北京,2023年10月3日–WiMi全息云(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球全息增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布开发了一种基于机器学习的多模态融合推荐系统,通过融合来自多种交互类型和属性模式的多模态数据,为用户提供更准确、更丰富的推荐结果,目前主要应用于电子商务领域。

WiMi通过对开放数据集进行一系列实验来评估多模态融合推荐系统的性能。实验结果表明,WiMi的基于机器学习的多模态融合推荐系统相比最新现有工作的基准结果取得了显著提升。我们的系统在几个电商网站上的实际应用案例也得到了证明。以食品饮料、鞋类、时尚商品和电信运营商为例,我们的系统已成功应用于这些领域,为用户提供了准确、个性化的推荐体验。通过分析用户的点击、购买、加入购物车等行为数据,并结合来自多种属性模式的信息,我们的系统能够准确推荐相关产品,帮助用户找到所需的商品,并更快地做出购买决策。

WiMi基于机器学习的多模态融合推荐系统的技术逻辑:

数据表示和预处理:多模态融合推荐系统的第一步是收集和预处理数据。获得各种交互数据源中的用户行为数据,如点击、购买、加入购物车等。同时,收集来自音频、视频、图像和文本等多种属性模态的数据。对这些数据进行预处理、特征提取和清洗,以准备后续的数据融合和模型训练。

多模态数据融合:多模态数据融合是该系统的核心技术。它利用深度学习模型和图嵌入算法,将不同属性模态的数据转换为统一的向量表示。通过融合这些向量,可以捕获不同属性模式之间的相关性和相似性,从而实现跨模态的数据融合。

智能推荐算法:基于融合后的多模态数据表示,训练一个用于智能推荐的深度学习网络。该网络利用来自多种交互类型的数据进行模型训练和优化,生成个性化的推荐结果。系统使用视觉数据嵌入和高效的图嵌入算法来增强推荐算法的性能和有效性。这些算法可以有效挖掘和利用多模态数据的丰富信息,提供更准确、更丰富的推荐结果。

业务规则和实时调整:WiMi的多模态融合推荐系统允许用户定义和调整业务规则,以适应不同的推荐场景和需求。通过解析和运行业务规则,可以根据具体的业务逻辑生成准确的推荐结果。与此同时,系统还配备了实时调整功能,允许根据实验和测量结果动态调整和优化推荐算法。这确保了推荐系统始终高效准确。

WiMi的基于机器学习的多模态融合推荐系统,通过利用多种交互类型和属性模式的数据融合,提供了一个高效智能的推荐框架。通过深度学习模型、图嵌入算法和业务规则的组合,系统具备生成准确、个性化推荐结果的能力,以及实时调整和优化的功能,可成功应用于不同的电商领域。此外,WiMi的多模态融合推荐系统也可以应用于社交媒体、视频流媒体、旅游酒店、在线教育等领域。

例如,在社交媒体领域,社交媒体平台可以使用多模态融合推荐系统为用户推荐更有趣、更个性化的内容,提高用户粘性和参与度。系统可以结合用户的社交行为、文本内容、图像和视频数据,向用户推荐与其兴趣和偏好相关的内容,提升用户体验和平台活跃度。在视频流媒体领域,多模态融合推荐系统可以在视频流媒体平台上提供更智能、更个性化的视频推荐。通过结合用户的观看行为、视频内容、音频等数据,系统可以推荐用户可能感兴趣的视频内容,提升用户的观看体验和平台的用户粘性。在在线教育领域,多模态融合推荐系统可以在在线教育平台上提供更智能、更个性化的学习资源推荐。通过结合学生的学习行为、文本内容以及音频、视频数据,系统可以推荐满足学生学习需求和兴趣的教学资源,提高学生的学习效果和满意度。

未来,WiMi将继续改进和优化我们的多模态融合推荐系统。我们计划进一步提高数据处理和融合算法的效率和准确性,并探索更先进的深度学习模型和嵌入算法,以提供更准确、更丰富的推荐结果。与此同时,WiMi也将加强对业务规则的支持及其动态调整的能力,以满足不断变化的推荐需求和场景。相信通过持续的创新和技术进步,WiMi的多模态融合推荐系统将为用户提供更好、更个性化的推荐体验,并为电商等领域带来更大的商业价值。