【摘 要】
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视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海理工大学上海现代光学系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61003031）
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视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动和数据稀疏的问题。为此,提出一种社交网络服务中的多维空间视频推荐算法。综合分析构成视频社会化网络的多维信息源要素,在此基础上,通过构建多维聚类空间,进而实现基于多维聚类空间的视频推荐算法,利用构成视频社会化网络的多维信息源要素,为视频的个性化推荐提供信息来源,以解决冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,该算法在视频推荐准确度方面相对于传统视频推荐算法有明显提高。
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