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基于聚類層次模型的視頻推薦算法

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　目前推薦系統(tǒng)存在評論數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動和用戶體驗度低等問題，為了提高推薦系統(tǒng)的性能和進一步改善用戶體驗，提出基于聚類層次模型的視頻推薦算法。首先，從相關用戶方面著手，通過近鄰傳播（AP）聚類分析得到相似用戶，從而收集相似用戶中的歷史網(wǎng)絡視頻數(shù)據(jù)，進而形成視頻推薦集合；其次，利用用戶行為的歷史數(shù)據(jù)計算出用戶對視頻的喜好值，再把視頻的喜好值轉(zhuǎn)換成視頻的標簽權重；最后，通過層次分析模型算出視頻推薦集合中用戶喜好視頻的排序，產(chǎn)生推薦列表。基于MovieLens Latest Dataset和YouTube視頻評論文本數(shù)據(jù)集，實驗結果表明所提算法在均方根誤差和決策精度方面均表現(xiàn)出良好的性能。

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