10.16208/j.issn1000-7024.2021.01.015
基于多神经网络和改进PMF的视频推荐算法
为从影片简介中获取更丰富的文本特征并考虑短文本的语义依赖性,构建一种基于卷积双向长短记忆神经网络模型(CBiLSTM)的视频文本特征表示模型.根据用户评分行为习惯的相似性和偏向性,基于受偏置约束的概率矩阵分解算法设计一种混合视频推荐算法(CBiLSTM-PMF+),实现评分预测.在真实数据集上结合IMDB数据库视频简介进行实验仿真,实验结果表明了影片文本局部特征和上下文时序特征结合进行评分预测的合理性.
文本特征提取、自然语言处理、神经网络、概率矩阵分解、混合推荐算法
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TP312(计算技术、计算机技术)
2021-01-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
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