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基于改進(jìn)的協(xié)同過濾短視頻個(gè)性化推薦系統(tǒng)分析與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2024-05-14 04:16
  在現(xiàn)今時(shí)代,科學(xué)技術(shù)日新月異,人們已經(jīng)從信息閉塞的年代躍進(jìn)至信息爆炸的年代,如何在爆炸的信息中獲取用戶真正感興趣的數(shù)據(jù),也就是如何從數(shù)萬億短視頻當(dāng)中挑選出用戶喜好的短視頻是一個(gè)需要解決的問題。在以上背景之下,本文提出了一種基于改進(jìn)的協(xié)同過濾短視頻個(gè)性化推薦方法,并將此方法擴(kuò)展,最終實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化短視頻推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)通過前期充分利用用戶的注冊(cè)信息,讓用戶主動(dòng)選擇合適的物品(興趣標(biāo)簽),接入第三方社交賬號(hào)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)建立用戶興趣模型,接著將模型矩陣?yán)肧VD方法降維,之后引入懲罰因子計(jì)算相似度,最終獲取相應(yīng)的鄰居集,并根據(jù)預(yù)測(cè)分進(jìn)行推薦。改進(jìn)過程中通過引入SVD解決了數(shù)據(jù)稀疏性的問題,通過引入懲罰因子,有效的解決了項(xiàng)目熱度所帶來的長尾效應(yīng)問題。因此,在最終的推薦結(jié)果上對(duì)于傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法來說改進(jìn)后的計(jì)算方法是更加準(zhǔn)確更加高效的方法。在系統(tǒng)開發(fā)的過程當(dāng)中,針對(duì)一些基礎(chǔ)、重要的模塊和功能,本文都給出了相應(yīng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案,從而為整個(gè)系統(tǒng)完整有效的實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的思路和保證。最后通過一系列的實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)并上線使用,同時(shí)根據(jù)用戶的實(shí)際數(shù)據(jù)和相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)...

【文章頁數(shù)】:51 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1個(gè)性化推薦系統(tǒng)分類Fig2.1Theclassificationofpersonalizedrecommendationsystem用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù),這兩個(gè)數(shù)據(jù)是現(xiàn)如今推薦系統(tǒng)兩個(gè)尤為重要的因素,因?yàn)? src=

圖2.1個(gè)性化推薦系統(tǒng)分類Fig2.1Theclassificationofpersonalizedrecommendationsystem用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù),這兩個(gè)數(shù)據(jù)是現(xiàn)如今推薦系統(tǒng)兩個(gè)尤為重要的因素,因?yàn)?br>
常見的短視頻類型有:短時(shí)長原創(chuàng)紀(jì)錄片,網(wǎng)紅流量型,原創(chuàng)惡搞,隨S等。短視頻已經(jīng)成為一種全新的生活方式以及流量獲取方式,F(xiàn)如今時(shí)代,用戶從海量數(shù)據(jù)中篩選出自己感興趣的短視頻內(nèi)容,無疑時(shí)間成個(gè)性化推薦系統(tǒng)就是為了更方便簡潔迅速地推薦符合用戶“口味”的信個(gè)性化推薦系統(tǒng)概述較于其他傳統(tǒng)....


圖2.2推薦系統(tǒng)工作流程圖

圖2.2推薦系統(tǒng)工作流程圖

圖2.2推薦系統(tǒng)工作流程圖Fig2.2Recommendedsystemworkflowchart在推薦系統(tǒng)推薦的過程中,我們需要做到采集用戶信息數(shù)據(jù),其中囊括了特征、行為數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等[14]。當(dāng)把所有需要的數(shù)據(jù)收集齊全之后,我們通常會(huì)使-means算法、K....


圖2.3協(xié)同過濾推薦算法分類圖

圖2.3協(xié)同過濾推薦算法分類圖

DF即為TF與IDF的乘積。ijijiTFIDFTFIDF(,)(,)最終我們可以根據(jù)TF-IDF算法,最終確定TF-IDF值最大的幾個(gè)詞語,它們可以作為該文本的核心特征詞。于協(xié)同過濾的推薦過濾推薦系統(tǒng)在現(xiàn)如今已經(jīng)被應(yīng)用于許多領(lǐng)域當(dāng)中。如電子商務(wù)領(lǐng)短視....


圖3.1用戶注冊(cè)信息冷啟動(dòng)推薦Fig3.1Userregistrationinformationcoldstartrecommended(2)讓用戶主動(dòng)選擇合適的物品(興趣標(biāo)簽):用戶訪問推薦系統(tǒng),不會(huì)立刻進(jìn)行推薦,而是提供一些物品(興趣標(biāo)簽),讓用戶進(jìn)行反饋

圖3.1用戶注冊(cè)信息冷啟動(dòng)推薦Fig3.1Userregistrationinformationcoldstartrecommended(2)讓用戶主動(dòng)選擇合適的物品(興趣標(biāo)簽):用戶訪問推薦系統(tǒng),不會(huì)立刻進(jìn)行推薦,而是提供一些物品(興趣標(biāo)簽),讓用戶進(jìn)行反饋

圖3.1用戶注冊(cè)信息冷啟動(dòng)推薦Fig3.1Userregistrationinformationcoldstartrecommended(2)讓用戶主動(dòng)選擇合適的物品(興趣標(biāo)簽):用戶訪問推薦系統(tǒng),不會(huì)立行推薦,而是提供一些物品(興趣標(biāo)簽),讓用戶進(jìn)行反饋。當(dāng)用....



本文編號(hào):3973179

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