摘要
随着数字媒体的迅猛发展，海量内容的涌现使得用户面临信息过载问题，亟需高效的智能推荐系统以提升用户体验。本研究旨在设计与实现一种基于多模态特征融合的数字媒体内容智能推荐系统，通过结合深度学习和协同过滤技术，优化内容匹配精度和个性化推荐效果。研究首先构建了包含文本、图像和视频等多模态数据的统一特征表示框架，并采用Transformer模型提取语义特征，同时引入注意力机制增强关键信息的权重分配。其次，系统集成了用户行为分析模块，利用隐式反馈数据动态调整推荐策略，从而适应用户的兴趣变化。实验结果表明，该系统在多个公开数据集上的推荐准确率较传统方法提升了15%以上，且冷启动问题得到了有效缓解。此外，系统支持实时更新和扩展，具备良好的可移植性和鲁棒性。本研究的主要创新点在于提出了多模态特征融合算法以及动态兴趣建模机制，为数字媒体内容推荐领域提供了新的解决方案，具有重要的理论价值和实际应用前景。
关键词：多模态特征融合；智能推荐系统；深度学习；动态兴趣建模；冷启动问题
Abstract
With the rapid development of digital media, the emergence of massive content has led users to face the problem of information overload, making it urgent to develop an efficient intelligent recommendation system to enhance user experience. This study aims to design and implement an intelligent recommendation system for digital media content based on multi-modal feature fusion, which optimizes content matching accuracy and personalized recommendation effects by integrating deep learning and collaborative filtering technologies. Firstly, a unified feature representation fr amework was constructed, encompassing multi-modal data such as text, images, and videos, with Transformer models employed to extract semantic features while introducing attention mechanisms to enhance the weight allocation of critical information. Secondly, the system integrates a user behavior analysis module that utilizes implicit feedback data to dynamically adjust recommendation strategies, thereby adapting to changes in user interests. Experimental results demonstrate that the proposed system achieves over a 15% improvement in recommendation accuracy on multiple public datasets compared to traditional methods, and effectively alleviates the cold-start problem. Additionally, the system supports real-time updates and extensions, exhibiting excellent portability and robustness. The primary innovations of this research lie in the proposal of a multi-modal feature fusion algorithm and a dynamic interest modeling mechanism, providing a novel solution for the field of digital media content recommendation with significant theoretical value and practical application potential.
Keywords：Multimodal Feature Fusion; Intelligent Recommendation System; Deep Learning; Dynamic Interest Modeling; Cold Start Problem
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 数字媒体内容推荐的研究背景与意义 1
(二) 智能推荐系统领域的研究现状分析 1
(三) 本文研究方法与技术路线设计 2
二、数字媒体内容智能推荐系统的需求分析 2
(一) 用户需求与行为特征分析 2
(二) 内容资源的分类与特征提取 3
(三) 推荐系统功能需求定义 3
(四) 系统性能指标与评估标准 4
三、数字媒体内容智能推荐系统的架构设计 4
(一) 系统整体架构设计与模块划分 4
(二) 数据处理与存储方案设计 5
(三) 推荐算法的选择与优化策略 5
(四) 用户界面与交互设计 6
四、数字媒体内容智能推荐系统的实现与测试 6
(一) 系统开发环境与工具选择 6
(二) 核心功能模块的实现细节 7
(三) 系统测试方案与结果分析 7
(四) 性能优化与改进建议 8
结 论 9
参考文献 10
