【摘 要】
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在现今时代,科学技术日新月异,人们已经从信息闭塞的年代跃进至信息爆炸的年代,如何在爆炸的信息中获取用户真正感兴趣的数据,也就是如何从数万亿短视频当中挑选出用户喜好的短视频是一个需要解决的问题。在以上背景之下,本文提出了一种基于改进的协同过滤短视频个性化推荐方法,并将此方法扩展,最终实现了个性化短视频推荐系统。本系统通过前期充分利用用户的注册信息,让用户主动选择合适的物品(兴趣标签),接入第三方社交
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在现今时代,科学技术日新月异,人们已经从信息闭塞的年代跃进至信息爆炸的年代,如何在爆炸的信息中获取用户真正感兴趣的数据,也就是如何从数万亿短视频当中挑选出用户喜好的短视频是一个需要解决的问题。在以上背景之下,本文提出了一种基于改进的协同过滤短视频个性化推荐方法,并将此方法扩展,最终实现了个性化短视频推荐系统。本系统通过前期充分利用用户的注册信息,让用户主动选择合适的物品(兴趣标签),接入第三方社交账号等方法对数据进行预处理,然后根据预处理的数据建立用户兴趣模型,接着将模型矩阵利用SVD方法降维,之后引入惩罚因子计算相似度,最终获取相应的邻居集,并根据预测分进行推荐。改进过程中通过引入SVD解决了数据稀疏性的问题,通过引入惩罚因子,有效的解决了项目热度所带来的长尾效应问题。因此,在最终的推荐结果上对于传统协同过滤算法来说改进后的计算方法是更加准确更加高效的方法。在系统开发的过程当中,针对一些基础、重要的模块和功能,本文都给出了相应的详细设计方案,从而为整个系统完整有效的实现提供了坚实的思路和保证。最后通过一系列的实验,实现了本文所设计的系统并上线使用,同时根据用户的实际数据和相关实验数据进行对比,改进后的推荐方法更贴近用户的喜好,使得用户有一个更好的使用体验,从而大大提高用户的满意度和忠诚度。
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