【摘 要】
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为了充分利用用户历史行为数据的结构化特征,提高视频个性化推荐效果,本文提出了一种基于多模态特征融合的视频个性化推荐方法。通过Word2Vec提取视频的词向量特征,并将视频
【机 构】
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山东水利技师学院信息技术系,山东理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2016FM18,ZR2017LF004),山东省高等学校青年创新团队发展计划项目(2019KJN048)
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为了充分利用用户历史行为数据的结构化特征,提高视频个性化推荐效果,本文提出了一种基于多模态特征融合的视频个性化推荐方法。通过Word2Vec提取视频的词向量特征,并将视频数据从高维空间映射到低维稠密空间;提取视频图像特征以及文本特征并与结构化特征进行融合,共同完成视频推荐任务。通过融合LightGBM和DeepFM构建推荐模型,该融合模型既具有在连续特征上的学习能力,也拥有高阶特征组合的泛化能力。该方法能够更好的挖掘用户偏好,提高模型推荐的准确性。
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