基于聚类算法的视频推荐系统的算法研究

摘要：

针对目前视频推荐系统功能少、推荐数据不全面,以及采集用户数据不全推荐能力弱,用户体验差等问题,提出了一种基于聚类算法的视频推荐系统算法.通过自主开发的聚类算法中的AP-聚类分层分析所获取到的不同的用户信息,以及不同的用户的视频的关注度信息,形成不同的用户视频信息聚类库,结合用户视频信息库中的历史数据,进行标签设置,自主进行计算权重,利用开发的聚类层进行用户对视频信息的喜好进行排序,生成喜好序列表,最后通过聚类分层模型计算出不同用户在聚类信息库中的喜好视频信息,进行标签和推荐.该算法成功的对不同用户的视频信息进行了标签和推荐,且推荐针对性较强,命中率较高,具有一定的学术研究价值和实际推广意义.

关键词：聚类算法、视频推荐、用户、数据库

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：250-252