向量数据库 embedding技术在跨媒体内容推荐中,通过关联不同类型媒体的特征向量,实现文字、图像、视频的精准推荐,丰富用户的内容消费体验。
新闻资讯的文本、配图、相关视频等非结构化数据转化为embedding向量后,存入向量数据库。用户阅读一篇科技新闻,系统会检索与文本向量关联的科普视频、相关图集向量,形成 “一文多媒” 的推荐组合。
大模型优化了向量的跨媒体关联能力,能识别 “人工智能发展” 的文本向量与机器人工作视频向量的关联性,即使媒体类型不同,也能精准匹配核心主题。对于用户偏好的媒体类型,可调整对应向量的推荐权重,例如为偏好视频的用户增加视频内容的展示优先级。
向量数据库 embedding 为跨媒体内容推荐构建深层特征关联桥梁。将文本、图像、音频、视频等不同类型内容转化为统一维度的 embedding 向量,捕捉内容的语义、情感、风格等共性特征,如一篇美食文章的 “鲜香” 描述向量与相关烹饪视频的 “色泽诱人” 画面向量存在高语义关联。
向量数据库存储这些跨媒体 embedding 向量,通过计算向量相似度建立关联索引。当用户浏览某类内容时,系统生成其特征向量,数据库快速检索不同媒体类型中相似度高的向量,实现跨媒体推荐,如从用户观看的旅行视频向量,匹配出相关的旅行攻略文本、风景图片向量。
这种特征关联突破媒体类型壁垒,基于内容本质特征而非形式进行推荐,提升跨媒体内容推荐的连贯性与精准度。
