【摘 要】
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互联网信息技术的发展、应用普及改变了人类社会的交流模式,不断涌现的信息为人们提供了更多的选择,极大的方便了人们的生活。但是,过量的数据信息也会使人们陷入到浩瀚的数据陷阱而无法找到真实的目标需求。在这种背景下,个性化推荐模型应时而生——帮助人们筛除多余无用的选择,高效准确满足用户需求的功能属性使其很快成为了当前的研究热点。本文在综述了协同过滤推荐、混合推荐等经典推荐模型算法相关文献与理论基础上,梳理
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互联网信息技术的发展、应用普及改变了人类社会的交流模式,不断涌现的信息为人们提供了更多的选择,极大的方便了人们的生活。但是,过量的数据信息也会使人们陷入到浩瀚的数据陷阱而无法找到真实的目标需求。在这种背景下,个性化推荐模型应时而生——帮助人们筛除多余无用的选择,高效准确满足用户需求的功能属性使其很快成为了当前的研究热点。本文在综述了协同过滤推荐、混合推荐等经典推荐模型算法相关文献与理论基础上,梳理了视频推荐模型的发展历程,分析了模型应用的优缺点,发现数据稀疏、可扩展性差、过于依赖评分矩阵等因素是长期影响视频推荐效果的关键问题。为此,本文构建了基于XGBoost-SVD的视频推荐模型,并进行了案例应用实验效果分析。主要研究内容、结论与创新工作如下:（1）针对用户-项目评分矩阵的数据稀疏性、计算可扩展性问题,利用奇异值分解技术（Singular Value Decomposition,SVD）,最大程度实现了评分矩阵有效信息的提取,获得相对应的用户特征矩阵和视频特征矩阵,进而利用SVD得到用户对视频的评分预测。（2）为提高评分预测的准确性,引入视频属性信息和用户行为信息,整合用户特征矩阵、视频特征矩阵进行特征选择,设计了用户画像指标体系,结合XGBoost算法对用户观看行为进行评分预测,利用推荐结果融合的思想和数值迭代技术,构建了基于XGBoost-SVD的视频推荐模型框架:将利用SVD算法得到的用户对视频评分预测结果与基于XGBoost算法对用户观看行为进行评分预测结果进行加权融合,以得到最终的视频推荐预测列表。（3）采集My Anime List动漫视频评分网站的数据,基于所构建的推荐模型进行实验分析。首先利用RMSE、准确率等多个评价指标分别确定SVD算法、XGBoost算法和XGBoost-SVD推荐模型的最优参数;其次比较不同模型在不同场景下的召回率、正确率、查准率等多个评价指标;最后从视频类型词词频、剧本来源、剧本时长等多个角度,将推荐预测的TOP20视频信息与用户过往真实观影信息对比分析。研究发现,本文所构建的XGBoost-SVD模型在recall、accuracy、F1-Score和真实观影效果等多个指标均表现最好。综上可见,本文所构建的基于XGBoost-SVD的视频推荐模型具有一定的创新性,在缓解评分矩阵数据稀疏、综合利用评分信息和主客体属性信息、提升推荐预测精度等方面均有不错的表现,表明该模型具有一定的实践应用价值。
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