一种多模态数据聚类方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种多模态数据聚类方法、系统、设备及介质，包括：获取预设的聚类中心集合，通过组合使用第一批次的原始用户多模态交互数据并联合优化多个损失函数，建立基础聚类模型，通过引入第二批次的原始用户多模态交互数据并动态调整各损失函数所占的权重比例，并基于调整后的总损失函数更新模型参数，迭代优化得到优化后的聚类模型，得到优化后的聚类模型；通过引入第三批次的原始用户多模态交互数据并结合自监督学习机制进行动态参数调整，得到最终聚类方案。本发明有效克服了模态缺失带来的挑战，实现了多模态用户交互数据的高精度、高鲁棒性聚类。