融合多模态数据的智能推荐系统性能提升研究

摘要

为解决智能推荐系统在处理用户行为数据时单一模态信息表征能力不足的问题，本文提出一种基于多模态数据融合的推荐系统性能提升方法。该方法通过协同建模文本语义、视觉特征和用户行为序列等异构数据源，构建跨模态语义对齐的深度表征学习框架，从数据层、模型层、算法层和系统层四个维度实现系统性能协同优化；同时引入注意力机制动态分配模态权重，通过门控网络完成多模态信息的自适应融合决策。选取数据中心运维管理场景开展应用验证，结果表明：相较于传统模式，所提多模态融合方法在数据呈现直观性、故障定位效率和资产管理准确性等方面均有明显改善，为智能推荐领域的多源异构数据协同建模提供了技术参考。

关键词

多模态数据融合 / 智能推荐系统 / 深度表征学习 / 注意力机制 / 协同建模