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面向电商的多模态商品检索引擎设计: 收藏
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引用; 《智能计算机与应用》2022年第7期12卷 202-205页; 作者：潘巍林榆森施自凯林世翔哈尔滨华德学院数据科学与人工智能学院哈尔滨150025; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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