胜天半子集团有限公司

本发明提供了一种基于多模态知识图谱的智能选品方法及系统，首先获取候选商品的商品多模态数据并进行特征提取，得到图像模态、文本模态、属性模态和行为模态特征向量；进而基于多模态特征向量构建多模态知识图谱，以商品、属性、用户群体和市场指标为实体节点，以实体间语义关联为边；随后利用图神经网络对知识图谱进行特征传播与邻居聚合，计算各候选商品的选品综合评分；然后根据选品综合评分对候选商品进行排序，选取满足预设条件的商品生成选品推荐结果；本发明通过多模态知识图谱的构建与图神经网络推理，实现了多维度商品特征的深度融合与语义化表征，提升了选品决策的准确性和可解释性。