基于食品信息的多媒体资料制作方法、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN117992623A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410404258.1

    申请日:2024-04-07

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开一种基于食品信息的多媒体资料制作方法、设备、介质及产品,涉及数字化智能制造领域。所述方法包括:获取食品的制作流程和原料数据,并进一步的获取成分组成特征和工艺特征;根据成分组成特征和工艺特征,利用训练后的深度神经网络模型,确定食品的口感和功能;根据食品的口感和功能,采用文本转图像模型,生成场景图片;在种子场景数据库中选取与场景图片相似度最高的种子场景,作为目标种子场景;对目标种子场景进行渲染,获得摄像机拍摄视角内的三维虚拟场景,并进行实景拍摄,获得虚实结合的多媒体资料。本发明基于AI智能绘图技术和虚拟制片技术实现多媒体资料的快速高效的制作,可适应食品类快消产品的快节奏。

    基于大数据的食谱生成方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117725237B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410174648.4

    申请日:2024-02-07

    摘要: 本申请涉及大数据技术领域,公开了一种基于大数据的食谱生成方法、装置、设备及存储介质。方法包括:通过食谱大数据平台获取食谱属性参数集合以及用户偏好参数集合;进行食谱本体论构建和知识图谱生成,得到目标食谱知识图谱;通过遗传算法生成初始食谱组合解空间并对多个第一食谱组合解进行编码处理,得到编码序列;定义食谱适应度函数和初始食谱优化策略并进行适应度计算,得到每个第一食谱组合解的适应度值;进行群体划分和最优化求解,得到第二食谱组合解并进行编码转换和多模态食谱生成,得到多模态食谱数据;进行用户反馈监控和策略优化分析,得到目标食谱优化策略,本申请采用大数据和人工智能技术提高了食谱生成的准确率。

    一种文本数据处理方法、装置、设备以及介质

    公开(公告)号:CN114969316B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202110205983.2

    申请日:2021-02-24

    摘要: 本申请实施例提供了一种文本数据处理方法、装置、设备以及介质,该方法涉及人工智能领域,方法包括:获取待推送信息流的目标文本数据,通过第一网络模型确定编码特征向量;获取与第二网络模型相关联的规则知识库,基于目标文本数据和规则知识库中的规则类知识,确定规则特征向量;获取与第三网络模型相关联的领域知识库,基于目标文本数据和领域知识库中的正相关词知识,确定相关特征向量;将编码特征向量、规则特征向量以及相关特征向量进行向量拼接,得到目标拼接向量,将目标拼接向量输入至目标推荐模型的分类器,由分类器输出目标文本数据所属的目标分类标签。采用本申请,可以提高分类标签识别的准确性,进而提高信息优化的准确度。

    一种信息推荐方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112307313B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN201910703757.X

    申请日:2019-07-31

    发明人: 王志青

    IPC分类号: G06F16/9535 G06F16/435

    摘要: 本公开关于一种信息推荐方法、装置及存储介质,涉及多媒体技术处理技术领域,以至少解决相关技术中由于缺乏用户执行的点赞、评论、转发操作信息,因此向该类用户推荐短视频信息由于缺少相关的操作信息,导致短视频信息推荐的准确度不高的问题。该方法中,通过各多媒体信息的浏览信息数,对未对多媒体信息执行的点赞、评论、转发操作的用户可能会多次浏览的多媒体信息进行预测,并将预测的多媒体信息推荐给该用户的客户端。这样,实现了在缺乏用户执行的点赞、评论、转发操作信息的情况下,提高了向该类用户推荐多媒体信息的准确度。

    一种多媒体推荐方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117349458B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311652528.2

    申请日:2023-12-05

    发明人: 王宇哲

    IPC分类号: G06F16/435 G06F16/483

    摘要: 本申请公开一种多媒体推荐方法、装置、设备和存储介质,获取用户信息并从用户信息中抽取包括用户标识、用户行为偏好画像和历史点击信息在内的用户信息特征,将用户信息特征输入至预设多媒体推荐模型,多媒体推荐模型能够根据用户行为偏好画像和历史点击信息,计算多媒体池中各个多媒体在设定环节的分数,并利用各个多媒体在各个环节的分数,设定环节为行为转化链中与用户行为相关的环节,然后计算出多媒体池中各个多媒体在不同消费场景下的融合排序分,该预设多媒体推荐模型能够计算不同消费场景下的融合排序分,具有通用性。最后,根据融合排序分从高到低的顺序,向用户推荐多媒体。

    一种媒体内容审核的数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN112148898B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202010988224.3

    申请日:2020-09-18

    发明人: 刘威畅 高翔

    IPC分类号: G06F16/435

    摘要: 本申请涉及一种媒体内容审核的数据处理方法及装置,包括:获取待审核媒体数据对应的投放信息;根据所述投放信息确定所述待审核媒体数据对应的审核模型;根据所述审核模型对所述待审核媒体数据进行审核,得到与所述待审核媒体数据对应的审核结果;根据所述投放信息确定与所述待审核媒体数据对应的目标审核标准;在所述审核结果满足所述目标审核标准时,按照所述投放信息对所述待审核媒体数据进行投放。本申请可以根据投放信息得到待审核多媒体数据所需投放的具体的线下场景,并且采用该场景对应的审核标准对待审核多媒体数据进行审核,使审核标准具备对线下场景的针对性,进而能够最终提升审核的灵活度。

    一种基于特征人群画像的大数据电影推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN117786135A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311489120.8

    申请日:2023-11-09

    发明人: 林红欣

    IPC分类号: G06F16/435

    摘要: 本发明提供了一种基于特征人群画像的大数据电影推荐方法及系统,该方法基于爬虫技术获取的电影信息数据对电影进行分析生成人群画像;基于用户基本信息以及人群画像进行初步匹配,得到电影推荐的匹配数据;基于用户个人历史浏览记录和性格测试结果对匹配数据进行深度匹配,得到电影推荐结果;基于电影的热度在电影推荐结果中为用户推送每日最热电影。本发明通过结合多维度的用户信息、电影数据和人群画像分析,提供了一种更智能、个性化的电影推荐方法,有助于提高用户满意度,推广电影,增强用户参与度,优化用户体验,以及更好地理解用户需求。

    演示文件的生成方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117763173A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311786930.X

    申请日:2023-12-22

    摘要: 本申请提供一种演示文件的生成方法、装置、电子设备及存储介质,当接收到用户对演示文件的创建指令时,确定创建指令中的目标属性信息,由于目标属性信息根据用户的创建指令确定,因此目标属性信息能够指示用户的使用需求,之后再从预先构建的素材数据库中查找与该目标属性信息对应的目标索引数据,根据该目标索引数据获取到的对应的目标素材文件则能够更好地匹配用户的使用需求,进而根据该目标素材文件就可以构建出满足用户使用需求的目标演示文件,从而保障用户的使用体验。

    多媒体信息推送方法、装置、服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN112000821B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202010848523.7

    申请日:2020-08-21

    发明人: 张志伟 林靖

    摘要: 本公开关于一种多媒体信息推送方法、装置、服务器及存储介质,该方法包括:获取与待推送账户对应的候选多媒体信息;通过目标排序模型,得到各个候选多媒体信息的排序标签;目标排序模型根据从至少两个信息排序模型中选取的树模型融合得到,用于输出多媒体信息的排序标签;按照排序标签,将各个候选多媒体信息进行排序,得到排序后的候选多媒体信息;将排序后的候选多媒体信息推送至待推送账户。采用本方法,由于对候选多媒体信息进行排序的目标排序模型是从至少两个信息排序模型中选取的树模型融合得到的,其模型结构不会出现冗余,从而使得目标排序模型的整体运行效率较高,进而提高了多媒体信息的推送效率。

    基于大数据的食谱生成方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117725237A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202410174648.4

    申请日:2024-02-07

    摘要: 本申请涉及大数据技术领域,公开了一种基于大数据的食谱生成方法、装置、设备及存储介质。方法包括:通过食谱大数据平台获取食谱属性参数集合以及用户偏好参数集合;进行食谱本体论构建和知识图谱生成,得到目标食谱知识图谱;通过遗传算法生成初始食谱组合解空间并对多个第一食谱组合解进行编码处理,得到编码序列;定义食谱适应度函数和初始食谱优化策略并进行适应度计算,得到每个第一食谱组合解的适应度值;进行群体划分和最优化求解,得到第二食谱组合解并进行编码转换和多模态食谱生成,得到多模态食谱数据;进行用户反馈监控和策略优化分析,得到目标食谱优化策略,本申请采用大数据和人工智能技术提高了食谱生成的准确率。