视频推荐相关论文
大数据时代,规模庞大的互联网用户在日常生活、工作中产生了海量数据,极大地增加了用户在互联网中搜寻有用信息的时间成本和金钱成......
随着短视频分享平台的飞速发展,为用户从海量的视频中提供个性化视频推荐服务越来越重要。视频分享平台上的数据多元而全面,不但蕴......
现有视频推荐方法在算法框架中引入图神经网络来建模用户-视频协同关系，学习用户和视频的表示向量，但是节点中包含的冗余噪声会限制......
随着互联网时代的到来,人们的娱乐活动日益丰富,获取信息的来源日益广泛,观看视频逐渐成为一种主流的娱乐方式和获取信息的重要途......
随着4G、5G时代的来临和大数据技术的发展,各类视频软件兴起,逐渐成为人们生活学习中不可或缺的应用之一,推荐系统也在“信息过载......
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息和资源,并且随着人们对于信息可视化、影视娱乐作品需求的增大,大量视频资源开始在网络......
随着互联网、广电网和电信网这三大网络的不断融合,电视节目观众可以随时随地观看点播视频和直播电视节目。尽管三网融合为电视节......
如今，信息技术的高速发展让海量的多媒体数据与人们的生活息息相关。在这样的背景下，如何获取更复杂的多媒体信息数据得到了人们越来......
缓存算法是影响缓存服务器缓存性能的关键因素。传统的缓存算法通常以视频文件的流行度衡量一个文件的价值,优先缓存最有价值的视......
随着智能移动端的快速普及和多媒体技术的发展,视频的数量呈爆炸式增长,带来了严重的信息过载问题。推荐系统作为一种重要的解决方......
随着互联网技术的飞速发展,从海量视频资源中迅速找到用户感兴趣的视频,相关的推荐方法成为热点研究问题。传统的视频推荐模型较多......
随着中国对6G网络的研究,以网络视频为代表的网络娱乐将取得空前的发展,而如何及时有效的向用户推荐其感兴趣的网络视频是布局国内......
随着智能移动设备的普及和网络视频产业蓬勃发展,网络视频的种类日趋丰富、数量不断增长,但是也给用户造成了严重的视频信息过载问......
伴随移动互联网和通信技术的发展,人们对视频的需求日益凸显,互联网带来更多便捷的同时也带来了信息过载的问题.视频推荐系统的优......
本文利用中外文专利数据库对视频推荐技术的专利申请方面的进展进行数据分析,确定技术分支,并对该领域总体申请情况和趋势、重点专......
目的互联网信息量的急速增长使得人们需要花费大量时间从搜索引擎召回的结果中浏览自身感兴趣的内容,结合用户的搜索日志信息和社......
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......
现今常用的线性结构视频推荐方法存在推荐结果非个性化、精度低等问题,故开发高精度的个性化视频推荐方法迫在眉睫。提出了一种基......
近几年,网络的迅猛发展,使得网络信息数据得到了极大的积累,其中视频信息作为人们获取信息最直接的方式,也成为了各大视频网站主要......
视频推荐技术能帮助用户快速找到其感兴趣的视频，是社交网络服务中研究的重点．针对传统协同过滤推荐算法User—Based和Item—Based存......
摘要：随着互联网在日常生活中普及范围越来越广，网络已经成了人们生活中不可或缺的一部分，网络的信息形式可以分为文本、视频、音频和......
随着视频产业的发展,大量的视频已沉积在信息海洋中,为了缓解这种现象,越来越多的推荐算法开始应用于个性化视频推荐。然而目前的......
5G技术的快速发展也带来了信息和互联网技术的飞速发展,他们在丰富人们生活的同时,也改变了人们的生活方式。以观看视频作为休闲娱......
随着社交媒体的兴起,各种社交媒体服务应运而生,社交媒体多源化现象越来越明显。一种基于关联规则挖掘的方法可以用来分析研究社交......
摘要：为给用户带来个性化视频观看分享体验，设计并实现了“MyPlay”视频分享网站。网站在注册模块中融入阿里云短信注册，除按热度顺序......
[目的/意义]利用情感分析技术提取视频弹幕与字幕中包含的情感信息并对其进行可视化,分析网络视频内容特征和用户情感特征以及二者......
网络电视的视频推荐,是根据用户操作的历史信息,给用户推荐可能感兴趣的视频内容。协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛......
资源量提升对教学视频资源管理系统提出更高要求,为更好管理教学视频资源,设计基于云平台的海量教学视频资源管理系统。系统采用HD......
近年来,抖音、快手、微视等短视频APP取得了巨大成功,用户拍摄并上传到APP平台上的视频数量暴增。在这种信息过载的环境下,为用户......
此推荐系统是为了在信息过载的环境快速获得有价值的信息,采用多引擎的架构,主要引擎分别采用基于物品的协同过滤算法和基于用户的......
流媒体一直是互联网中的主流应用,长期以来占据着大量的网络流量比例,针对流媒体服务的优化一直是业界研究的热点问题之一。近年来......
目前推荐系统存在评论数据稀疏、冷启动和用户体验度低等问题,为了提高推荐系统的性能和进一步改善用户体验,提出基于聚类层次模型......
视频推荐属于互联网推荐系统的应用之一,传统的互联网推荐技术中,协同过滤技术是应用最多和最广泛的。但是区别于其他内容的推荐,(......
电影业的繁荣和微视频的兴起使得互联网上的视频资源以爆炸式的方式增长,海量视频资源在解决视频资源匮乏问题的同时却带来新问题......
当今世界迎来了大数据时代,面对着海量信息,人们有时会感到无所适从。尤其对于以娱乐为目的的视频传播来说,人们在海量的视频节面......
单独基于用户行为或基于视频内容的推荐方法 [1],不利于准确地将视频推荐给用户。为了提高视频推荐的准确度,本文将将结合用户行为......
云计算、Web2.0、推荐引擎等科学技术的发展日新月异,技术发展改变了人们使用互联网以及与互联网交互的方式,同时推动了信息科学的......
近年来随着互联网技术与应用的快速发展,尤其是社会化网络的快速发展,每时每刻都在产生大量的信息,使用户面临信息过载的问题。用......
随着智能手机、移动网络的迅速发展,人们所接触的信息不仅仅是文字信息,而是越来越多的使用图片、视频等丰富的多媒体信息。对于用......
伴随互联网的不断发展,网络信息的爆炸式增长及个人用户所能获取带宽的不断增加,网络视频内容已经逐步成为互联网上最为丰富且最为......
对于视频网站的海量数据,没有明确目标的用户如何找到他们想看的视频呢?一般情况下,借助于搜索和传统推荐,但这存在一些问题：关键字......
得益于数码设备的发展以及几乎无处不在的宽带互联网连接，普通用户也可以很容易的通过手机、单反等设备记录下各种视频，并把它们上传......
该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法,为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分,首先利用R......
互联网信息量的急速增长使得人们淹没在信息的海洋中。尽管搜索引擎为用户提供了便捷的信息检索服务，但搜索引擎召回的成千上万的结......
随着信息技术的高速发展,尤其是移动互联网的兴起,网络视频数量剧增,人们对视频个性化的搜索需求在不断增加。如何从浩瀚视频信息......
