【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息处理和用户行为分析，尤其涉及一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法。
技术介绍
1、随着大数据、人工智能和互联网技术的快速发展，用户个性化推荐系统在各大应用领域中扮演着越来越重要的角色。个性化推荐通过分析用户的行为、兴趣和偏好，提供定制化的内容和服务，从而提高用户的参与度和满意度。然而，当前的个性化推荐方法在处理多模态数据、实时响应用户兴趣变化和准确生成兴趣标签方面仍存在诸多挑战和不足。
2、现有的个性化推荐系统大多基于单一的数据来源或简单的融合方法，这些方法主要依赖于静态或半静态的数据处理模型，对用户行为的理解较为片面，缺乏深度的数据挖掘和分析能力。这种局限性导致推荐系统在面对用户复杂且多变的兴趣时，往往无法做出及时和准确的响应，推荐效果不够理想。具体来说，现有技术在以下几个方面存在明显的缺陷：
3、1.数据处理的单一性与局限性：大多数个性化推荐系统仅处理单一模态的数据，如文本、图像或视频，未能充分利用用户行为中的多模态信息。这种单一模态数据处理的方式，忽视了不同模态数据之间的相互关联，导致推荐结果缺乏全面性和准确性。例如，用户在社交平台上的行为可能包括文本评论、视频观看和图片分享，但现有系统通常无法将这些多模态数据进行有效融合，从而影响对用户兴趣的全面理解。
4、2.缺乏实时响应能力：现有推荐系统通常依赖于预先训练的模型，模型更新频率较低，无法动态响应用户兴趣的实时变化。这导致系统在推荐内容时可能滞后于用户的实际兴趣变化，无法提供精准的实时推荐服务。此外，静态模型难以适应
5、3.特征提取与优化能力不足：当前的推荐系统在处理大规模用户数据时，往往面临特征提取不充分、优化算法效果不佳的问题。传统的特征提取方法多依赖于手工设计的特征，缺乏对数据的深度理解和自适应优化能力。此外，现有的优化算法通常只关注单一目标，无法兼顾用户的多重需求和行为模式，这使得生成的兴趣标签不能有效反映用户的真实兴趣。
6、4.对用户行为的理解不够深入：现有系统大多采用浅层学习方法或简单的统计模型，无法深入理解用户的行为模式和潜在兴趣。这种浅层次的分析往往只能捕捉到用户的显性行为，而对用户的隐性兴趣和潜在需求缺乏深入挖掘，导致推荐结果的准确性和个性化水平不高。
7、5.缺乏跨平台与异构环境的适应性：现代用户的行为往往跨越多个平台和不同的应用场景，但现有的推荐系统在处理异构环境中的用户数据时，缺乏有效的适应和整合机制。这种局限性使得推荐系统在不同平台或应用场景下的表现不一致，无法提供连续且一致的用户体验。
8、因此，如何提供一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，本专利技术充分利用了多模态数据融合、量子纠缠算法和拓扑量子场的模糊推理系统，详细描述了动态生成和优化用户个性化兴趣标签的算法，具备实时响应用户兴趣变化、生成精准标签、提高个性化推荐效果的优点。
2、根据本专利技术实施例的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，包括如下步骤：
3、s1、收集并预处理用户的多模态数据，包括文本数据、图像数据、音频数据和视频数据；
4、s2、对预处理后的多模态数据进行特征提取，通过多模态融合的稀疏特征选择机制对各模态数据进行稀疏编码，提取跨模态的核心特征，生成统一的兴趣特征表示；
5、s3、对生成的统一兴趣特征表示应用多模态加权稀疏特征选择算法，进行加权融合，根据各模态数据的重要性调整权重，生成关键特征向量；
6、s4、获取关键特征向量，采用全息进化自适应优化算法，利用全息存储技术记录并检索稀疏编码字典矩阵的历史优化路径，优化稀疏编码字典矩阵，选择全局最优的稀疏编码字典；
7、s5、通过量子纠缠自适应优化算法处理优化后的稀疏编码字典矩阵，构建量子纠缠态并行计算多个稀疏编码解，动态调整纠缠态，确定全局最优的稀疏编码解；
8、s6、基于全局最优的稀疏编码解，构建用户行为图，利用实时协同稀疏编码方法结合群体用户的行为模式对个体兴趣标签进行优化，将个体兴趣与群体趋势相结合，生成个性化兴趣标签；
9、s7、在多个异构环境中，利用异构环境元强化学习算法，对生成的个性化兴趣标签进行学习并构建策略网络的通用表示，通过迁移学习将不同环境中的共同特征转移至新的环境，并通过实时微调策略网络，生成与用户当前兴趣相符的实时标签；
10、s8、基于生成的实时兴趣标签，使用基于拓扑量子场的模糊推理系统，将用户行为特征映射至高维拓扑空间的模糊集，构建模糊集关联，利用拓扑保护态和量子纠缠态并行处理模糊规则，根据输入数据的变化实时调整规则和隶属函数，生成最终的兴趣标签。
11、可选的，所述s2包括以下步骤：
12、s21、对预处理后的多模态数据进行特征提取，生成各模态的高维特征表示；
13、s22、将提取的高维特征表示输入到降维处理模块中，采用图嵌入与谱聚类结合的降维算法，将各模态的高维特征降至统一的特征维度，生成标准化的低维特征表示；
14、s23、将标准化后的低维特征表示通过多模态融合稀疏特征选择机制进行融合处理，生成多模态联合特征矩阵；
15、s24、多维嵌套稀疏编码交叉迭代算法，对多模态联合特征矩阵进行稀疏编码：
16、；
17、其中，为稀疏编码权重张量，为多模态联合特征矩阵，为特征关联矩阵，用于捕捉各模态之间的线性和非线性关系，为特征交互矩阵，用于高阶交互特征的提取，为拉普拉斯算子，表示卷积运算，表示矩阵或张量的拼接操作，用于组合不同特征表示，为偏置张量，为非线性激活函数，为特征加权函数，表示张量的逐元素乘法；
18、s25、将稀疏编码优化得到的稀疏特征表示用于生成统一的兴趣特征表示。
19、可选的，所述s4包括以下步骤：
20、s41、获取通过多模态加权稀疏特征选择算法生成的关键特征向量，并将其作为输入，用于稀疏编码字典矩阵的优化；
21、s42、采用全息进化自适应优化算法，对稀疏编码字典矩阵进行优化，通过全息存储技术记录并构建稀疏编码字典矩阵的历史优化路径，形成历史路径矩阵；
22、s43、结合多维嵌套稀疏编码交叉迭代算法得到的稀疏特征表示与历史路径矩阵，在拓扑量子场优化机制下，将稀疏编码字典矩阵映射至高维拓扑空间进行进一步优化：
23、；
24、其中，为最终优化得到的稀疏编码字典矩阵，表示在第维度上的张量乘法，为历史路径矩阵，为拓扑优化场态矩阵，表示范数，用于衡量矩阵之间的差异，为拓扑量子场优化机制下的正则化参数，用于控制字典矩阵与拓扑优化场态矩阵之间的差异，表示计算和两个矩阵之间的欧几里得距离的平方；
25、s44、将通过进一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述S2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述S4具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述S5具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述S6具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述S7具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述s2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏编码的实时兴趣标签生成方法，其特征在于，所述s4具体包括：
4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：车思源，
申请(专利权)人：深圳市乐唯科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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