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基于聚類層次模型的視頻推薦算法

大小:1.00 MB 人氣: 2017-11-24 需要積分:0
 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(yàn)度低等問題,為了提高推薦系統(tǒng)的性能和進(jìn)一步改善用戶體驗(yàn),提出基于聚類層次模型的視頻推薦算法。首先,從相關(guān)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(luò)視頻數(shù)據(jù),進(jìn)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(jì)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(biāo)簽權(quán)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?;贛ovieLens Latest Dataset和YouTube視頻評論文本數(shù)據(jù)集,實(shí)驗(yàn)結(jié)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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