摘要
本发明公开了基于语义识别的内容推荐方法及系统,通过自然语言处理技术解析用户的文本、语音或视频输入,生成用户语义表示数据;结合用户历史行为数据,动态构建用户兴趣图谱,并通过多层图卷积网络进行节点和边的表示学习,生成时间序列用户兴趣图谱表示数据;利用Transformer模型的自注意力机制和多头注意力机制,结合对比学习模块优化用户兴趣表示和推荐内容的匹配度,生成个性化推荐内容数据;收集用户的多模态信息,并与个性化推荐内容数据融合,通过多模态融合算法生成优化后的多模态推荐内容数据;收集用户反馈特征数据,通过自适应学习算法动态调整和优化推荐内容的生成策略。本发明实现了推荐系统的高效、精准和个性化推荐,提升了用户体验。