【摘 要】
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随着互联网中的信息过载问题越来越严重,高效地检索出用户感兴趣的内容变得越来越困难。推荐系统作为一种能够从海量数据中挖掘有价值的信息,并且主动为用户提供个性化服务的技术,受到了广泛的关注。目前,推荐系统已经和我们的日常生活息息相关,尤其是在发展迅速的视频领域,推荐系统可以帮助用户快速定位感兴趣的视频信息。本文针对传统推荐算法中的数据稀疏、推荐准确度不高以及提取特征不充分问题,提出一种基于深度学习的混
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随着互联网中的信息过载问题越来越严重,高效地检索出用户感兴趣的内容变得越来越困难。推荐系统作为一种能够从海量数据中挖掘有价值的信息,并且主动为用户提供个性化服务的技术,受到了广泛的关注。目前,推荐系统已经和我们的日常生活息息相关,尤其是在发展迅速的视频领域,推荐系统可以帮助用户快速定位感兴趣的视频信息。本文针对传统推荐算法中的数据稀疏、推荐准确度不高以及提取特征不充分问题,提出一种基于深度学习的混合推荐模型。本文主要的研究工作包括以下几个方面:（1）为了缓解数据稀疏问题,本文使用了两种不同数据:评分数据和评论文本。使用LFM提取评分数据的隐向量,同时使用两个结构一致的卷积神经网络对用户和物品的评论数据进行特征学习,得到用户评论偏好向量和物品评论属性向量。（2）为了突出重点评论对推荐准确率的贡献,本文对传统的文本嵌入层进行改进,在嵌入层后加入一层注意力权值更新层,通过计算每个词向量的权重得到整个词向量矩阵的权值,为输入层的词向量矩阵序列重新赋予权重。（3）为了解决传统的推荐算法在融合层特征提取不充分的问题,分别设计了低阶特征和高阶特征的提取方式,使得两种不同来源的数据能够更好地融合。（4）将本文提出的Deep-AM分别从参数层面和对比模型层面进行实验分析,实验结果表明Deep-AM可以取得更好的评分预测效果。（5）将本文提出的基于深度学习的推荐策略应用到具体的视频推荐场景中。分析视频服务平台的具体需求,对系统进行架构设计、功能设计和数据库设计,最终实现了一个简单的视频推荐系统。
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