社交网络服务中的多维空间视频推荐算法

摘要：

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.

关键词：视频推荐、社交网络服务、多维空间、属性相似性、内容相似性、社交关联性

所属期刊栏目：41

分类号：TP314(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61003031

在线出版日期：2015-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：245-250