10.3969/j.issn.2095-2163.2022.07.038
面向电商的多模态商品检索引擎设计
本文根据电商用户无法有效的检索出符合自身偏好商品的问题,设计出一种面向电商平台的多模态商品检索引擎模型(MCFR-Net).该模型分别采用Transformer Transducer模型提取音频特征、Transformer模型提取文本特征、Twins-PCPVT模型提取图像特征;利用MCB特征融合技术,将多模态特征进行融合;对融合后的特征向量进行商品的相似度计算,根据相似度阀值来检索商品数据.实验在KDD Cup 2020多模态商品数据集上,将本文提出的模型与LSTM-DSSM和DELF进行对比实验.结果表明,本文提出的算法是一种有效的商品检索模型.
多模态、商品检索、特征融合
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TP391(计算技术、计算机技术)
黑龙江省自然科学基金联合引导项目;黑龙江省高等教育教学改革研究一般研究项目;黑龙江省教育科学十三五规划重点课题
2022-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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