【摘 要】
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多媒体时代,网络视频数量大幅激增,内容不断被丰富,造成了视频的信息过载问题。此时,推荐系统被广泛地应用到了视频推荐领域。传统的基于协同过滤的推荐方法通过收集用户的行为数据,分析用户的历史行为记录来为用户的偏好进行建模,为用户推荐符合其兴趣偏好的物品。在帮助用户找到其喜爱的物品的同时也让物品能够更好的展现在用户面前,实现了用户与物品的双向受益。然而其中的基于项目的协同过滤推荐方法为用户进行推荐时仅考
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多媒体时代,网络视频数量大幅激增,内容不断被丰富,造成了视频的信息过载问题。此时,推荐系统被广泛地应用到了视频推荐领域。传统的基于协同过滤的推荐方法通过收集用户的行为数据,分析用户的历史行为记录来为用户的偏好进行建模,为用户推荐符合其兴趣偏好的物品。在帮助用户找到其喜爱的物品的同时也让物品能够更好的展现在用户面前,实现了用户与物品的双向受益。然而其中的基于项目的协同过滤推荐方法为用户进行推荐时仅考虑历史交互项目的评分相似度,没有考虑用户偏好与项目特征之间深层次的联系,导致了推荐结果准确度不高,可解释性差等问题。基于上述情况,提出了一种结合双层注意力网络视频推荐模型（Attentive Video Recommendation,AVR）。AVR模型是一个神经网络,通过将获得的隐式反馈信息传递给双层注意力网络来动态调节每个项目及其特征的权重。首先通过特征注意力网络,将视频项目特征加权得到视频内容特征向量;在视频注意力网络中,通过视频内容特征向量来学习用户对视频内容的偏好程度,同时应用用户画像技术准确刻画用户,分析用户偏好,来对AVR推荐结果进行再次优化,实现精准推荐。在2个公开数据集上的实验结果表明:AVR模型在归一化折扣累积增益（Normalized Discounted Cumulative Gain,NDCG）,命中率（Hit Ratio,HR）上分别比基于深度学习的项目协同过滤（Deep Item-based Collaborative Filtering for Top-n Recommendation,Deep ICF）算法提升了3.55个百分点和2.34个百分点,取得了更好的项目推荐结果;与AVR模型相比,融合了用户画像的AVR模型在平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）上有一定程度的下降。该论文有图24幅,表8个,参考文献70篇。
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