基于多模态特征融合的个性化视频推荐方法

摘要：

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.

关键词：多模态特征融合、视频推荐、词向量、用户偏好

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金;山东省高等学校青年创新团队发展计划项目

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：209-213