本文關(guān)鍵詞：基于DNN算法的移動(dòng)視頻推薦策略

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【摘要】：該文針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在線視頻服務(wù)個(gè)性化視頻推薦問(wèn)題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)(Deep learning)模型的內(nèi)容推薦策略.深度學(xué)習(xí)在圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域獲得的突破性進(jìn)展,為在線視頻服務(wù)的推薦策略研究提供了基礎(chǔ).該文工作通過(guò)在傳統(tǒng)基于內(nèi)容推薦的基礎(chǔ)上,引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)詞向量方法,根據(jù)視頻的媒資信息和用戶的歷史行為,將視頻特征和用戶特征映射在高維向量空間.在構(gòu)建用戶正負(fù)行為與視頻向量的余弦距離模型基礎(chǔ)上,篩選過(guò)濾對(duì)所推薦視頻感興趣的用戶群,并通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的消息推送功能提示移動(dòng)終端用戶觀看所推薦的內(nèi)容.基于在大規(guī)模移動(dòng)視頻服務(wù)系統(tǒng)中的離線和在線實(shí)驗(yàn),該文所提出的基于DNN算法的推薦策略,相比隨機(jī)方法、ContentKNN以及ItemCF等算法,在點(diǎn)擊率方面平均分別獲得106%、41%和57%的相對(duì)提升,在覆蓋率方面一定程度上避免了推送活躍用戶的偏頗問(wèn)題,從整體上得到了較好的推薦效果.
【作者單位】： 深圳大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) 深度學(xué)習(xí) 詞向量 消息推送 基于內(nèi)容推薦 機(jī)器學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61502315,61309030) 廣東省自然科學(xué)基金(2015A030310366) 深圳大學(xué)科研啟動(dòng)項(xiàng)目(201558)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： (2015A030310366)、深圳大學(xué)科研啟動(dòng)項(xiàng)目(201558)資助.陳亮,男,1983年生,博士,講師,中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)會(huì)員,主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)服務(wù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)工程.E-mail:lchen@szu.edu.cn.汪景福,男,1989年生,碩士研究生,主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析、機(jī)1引言視頻推薦[1-4]是在線

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