基于内容与协同过滤的视频混合推荐研究

发布时间：2025-01-07 02:07

　　在数字化媒体时代,视频媒体凭借内容直观和生动立体等鲜明的特点而深受大众青睐。视频网站作为娱乐休闲的重要平台,为用户提供了海量的优质视频资源。但随着视频库的不断扩充,用户往往很难迅速发现感兴趣的视频,因此针对个性化视频推荐算法的研究应运而生。对于推荐算法而言,能否从历史数据中迅速挖掘出用户或视频的潜在特征至关重要,将直接影响到算法的推荐性能。然而,视频推荐算法在实际应用中通常会面临数据极端稀疏、特征提取不够精确以及单推荐算法性能“瓶颈”等问题,从而导致最终的推荐效果不佳。基于此背景,本文将分析各类推荐算法的优势和不足,通过将多个单推荐算法组建成视频混合推荐算法的方式实现数据源之间的融合,提升特征提取的精度,增强推荐算法的性能。主要工作如下:针对数据稀疏性问题,提出了一种基于协同过滤与内容推荐的视频混合推荐算法,综合考虑视频的类别信息、内容简介信息以及用户历史评分数据三类信息来计算视频之间的相似度,然后预测用户-视频评分矩阵中缺失项的评分值并进行填充,有效地缓解了用户-视频评分数据稀疏性问题。针对特征提取问题,提出了一种基于PV-MF(Paragraph Vector-Probabilist...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与组织结构
第2章 相关理论及技术简介
    2.1 推荐系统
        2.1.1 推荐系统的研究内容
        2.1.2 推荐系统的整体架构
    2.2 推荐算法
        2.2.1 基于内容的推荐算法
        2.2.2 基于知识的推荐算法
        2.2.3 基于协同过滤的推荐算法
        2.2.4 混合推荐算法
    2.3 推荐系统评估指标
        2.3.1 推荐精确度
        2.3.2 覆盖率和多样性
    2.4 Doc2Vec模型
        2.4.1 PV-DM模型
        2.4.2 PV-DBOW模型
    2.5 本章小结
第3章 基于协同过滤与内容推荐的视频混合推荐算法
    3.1 数据稀疏性问题
    3.2 基于协同过滤与内容推荐的视频混合推荐算法
        3.2.1 设计思想与框架
        3.2.2 数据处理
        3.2.3 视频相似度计算
        3.2.4 评分矩阵填充
        3.2.5 视频推荐
        3.2.6 性能分析
    3.3 实验与结果分析
        3.3.1 原始数据集
        3.3.2 矩阵填充数据集
        3.3.3 实验评测指标
        3.3.4 实验设计和参数设置
        3.3.5 结果和分析
    3.4 本章小结
第4章 基于内容与PV-MF的视频混合推荐算法
    4.1 基于概率矩阵分解的推荐算法
    4.2 基于PV-MF的推荐算法
        4.2.1 设计思想
        4.2.2 算法实现
    4.3 基于内容与PV-MF的视频混合推荐算法
        4.3.1 设计思想
        4.3.2 算法实现
    4.4 实验与结果分析
        4.4.1 数据集
        4.4.2 数据预处理
        4.4.3 评测指标
        4.4.4 实验设计和参数设置
        4.4.5 结果和分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢



本文编号：4024334