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一种基于多模态特征交互深度融合推荐算法，该方法多模态特征进行相结合，解决了传统推荐的数据属性单一问题，提高了推荐精度和更好的挖掘了用户的兴趣爱好；并且模型不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。

一种基于流可视化的城市移动数据分析方法，该方法提供了有效的模型和算法，能从复杂的人群运动中提取潜在的高维语义结构，动态揭示城市地区人群流动背后隐藏的移动模式。可以通过可视方法来帮助专家和用户对城市移动大数据进行有效整合和分析，从杂乱庞大的时空移动数据中提取出人群移动的规律。这种规律通过人群移动过程中内在变动的高维结构揭示。

目前，针对用户进行个性化推荐，在特征构建需要工程师花费巨大的人力，特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能忽略掉特征与特征之间的关联信息，一次可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并且直接导致计算量过大，特征权值更新缓慢。

特征的构建对推荐系统来说至关重要，直接关系到推荐系统的精准性。在传统的推荐系统中，高阶交叉特征通常由工程师手工提取，不仅人力成本高昂、维度空间极大，而且不可泛化。

一种基于多模态特征交互深度融合推荐算法，该方法多模态特征进行相结合，解决了传统推荐的数据属性单一问题，提高了推荐精度和更好的挖掘了用户的兴趣爱好；并且模型不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。

智慧生活研究室团队重点研发领域或技术研发方向为数字家庭技术、移动计算、图形图象处理及三维仿真CAD技术。智慧生活研究室团队成果“掌讯通”移动数据终端的软件集成系统获得2005年国家科技进步二等奖，此外还获得教育部科技进步一等奖2项、广东省科技进步一等奖1项、国家专利优秀奖2项、丁颖科技奖1项等多个国家、部、省级奖励。部分重要研发设备如下：1、“掌讯通”移动数据终端的软件集成系统；2、数字电视嵌入式软件平台研发及产业化；3、计算机辅助服装设计与纺织服装业信息化集成系统；4、基于3C融合的学习内容频点服务及学习机；5、流程控制与多媒体传输关键技术应用系统；6、一种数字家庭网络多任务并发执行装置的并发执行方法；7、使数字家庭网络的终端可播放多种媒体格式的装置与方法；8、应用于家庭网络的中间件及设备互联互操作方法。

该科技成果的技术主要面向机器智能化发展，应用领域广泛，可应用于智慧旅游人机交互，银行、政务服务大厅、餐饮、机场大厅、车站服务大厅等服务领域的机器人。国内服务行业服务人员需求量大，特别是在应对重复性，固定性信息咨询与查询方面，利用该技术可大大降低人工成本。另外，该成果技术还能让机器自主学习，不断提升服务，改善服务方式，提高客户的满意度与娱乐性。该技术成果已在当地智慧旅游、智慧家居产品中进行应用，年均销售额超500万元。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。