论文部分内容阅读
当前,推荐算法的基础数据质量或算法本身等原因,导致复杂兴趣推荐困难、解释性差、推荐效果不佳等问题出现。标签是反映用户兴趣的重要信息,文章基于标签的视频推荐,从相似度计算、用户画像、多路召回、排序模型等方面展开讨论。通过电影和电视剧推荐实验发现,访客数(UV)、访问量(PV)、人均播放量、人均播放时长等指标均取得一定的提升,同时增加了推荐的可解释性。