【摘 要】
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随着多媒体和互联网技术的融合发展,短视频以其时长短、内容精练的特点获得广大用户的喜爱.但目前短视频推荐大多基于用户的评论或标签,推荐的准确性不高,效率较低.为此,提出
【基金项目】
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辽宁省社会科学规划基金(L18AGL007),吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目(93K172018K01),国家留学基金资助(2019)。
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随着多媒体和互联网技术的融合发展,短视频以其时长短、内容精练的特点获得广大用户的喜爱.但目前短视频推荐大多基于用户的评论或标签,推荐的准确性不高,效率较低.为此,提出了一种视频内容特征与弹幕文本相结合的短视频推荐模型,融合深度学习方法与弹幕技术的优势,充分提升个性化服务水平.该模型首先对于弹幕进行文本分析,确定弹幕文本的主题;然后通过深度学习方法分析短视频的内容特征;最后结合用户最近看过的短视频,根据其高光时刻确定所属主题,进而产生相应的推荐列表.通过对比实验,验证了所提模型在准确率、召回率上比RFM以及
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