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为满足用户影视个性化点播需求,本文提出一种基于深度学习和协同滤波相融合的影视节目推荐算法,通过构建多层感知网络实现用户偏好特征和节目特征的提取,进而利用所得到的特征信息通过协同过滤分别给出用户所喜欢的同类型节目以及偏好节目的推荐。实验表明本算法所推荐的影视节目能够充分迎合用户的个性化需求。
融合深度学习和协同滤波的个性化影视节目推荐算法
【摘 要】
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为满足用户影视个性化点播需求,本文提出一种基于深度学习和协同滤波相融合的影视节目推荐算法,通过构建多层感知网络实现用户偏好特征和节目特征的提取,进而利用所得到的特征信息通过协同过滤分别给出用户所喜欢的同类型节目以及偏好节目的推荐。实验表明本算法所推荐的影视节目能够充分迎合用户的个性化需求。
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）,山东海看新媒体研究院有限公司
【出 处】
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计算机与网络
【发表日期】
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2021年13期
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1400500),山东省重点研发计划(2019JZZY020124),齐鲁工业大学(山东省科学院)科教产融合创新试点工程(2020KJCZD02)。
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