检索结果-南通市图书馆

南京理工大学学报 2023年第5期47卷 658-664页

作者：陆焰刘霞苏皑广州科技贸易职业学院商贸学院广东广州511442 南京大学管理学院江苏南京210008 华南理工大学管理学院广东广州510641

由于直播数据量大、数据模态多样、实时变化性强,且直播数据具有热点效应,给直播资源的精准推荐提出了更高挑战。为了提高直播推荐的有效性,提出了一种基于多模态神经网络的直播推荐算法,为各种大型媒体平台提供技术保证。首先,通过用... 详细信息

由于直播数据量大、数据模态多样、实时变化性强,且直播数据具有热点效应,给直播资源的精准推荐提出了更高挑战。为了提高直播推荐的有效性,提出了一种基于多模态神经网络的直播推荐算法,为各种大型媒体平台提供技术保证。首先,通过用户观看时长和评分权重矩阵建立了直播推荐评分准则。然后,在文本数据样本的基础上,选取了视频、图片、音频等多模态特征作为输入数据样本。利用多模态神经网络建立用户和直播资源的推荐算法,并构建直播推荐正则损失函数。以损失函数最小值为优化对象,不断迭代获得最优算法。最后,输入多模态特征,获得直播TOP-K推荐序列,并对推荐序列进行性能评价。实验结果表明,通过合理设置神经网络的层数,所提直播推荐算法在5个不同媒体平台数据中,均获得了较高的推荐性能,为直播平台的精准资源推荐提供了有效的策略支持。

关键词：直播推荐神经网络多模态媒体平台

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基于级联过滤的SLIM模型的直播频道推荐方法研究

基于级联过滤的SLIM模型的直播频道推荐方法研究

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作者：张雯婷华中科技大学

学位级别：硕士

直播频道推荐方法是为满足直播观众的个性化观看需求、直播频道或直播平台的利益需求,然而当前直播频道推荐方法仅根据观看这种行为而针对观众的偏好进行分析,忽视了一些不可避免的噪音数据对推荐结果的影响,并且面对庞大且稀疏的真实... 详细信息

直播频道推荐方法是为满足直播观众的个性化观看需求、直播频道或直播平台的利益需求,然而当前直播频道推荐方法仅根据观看这种行为而针对观众的偏好进行分析,忽视了一些不可避免的噪音数据对推荐结果的影响,并且面对庞大且稀疏的真实数据不能保证较快的训练速度以及较优的推荐结果。因此,如何挖掘观众的潜在偏好表达,设计一个结果精度和实用性更高的直播频道推荐方法具有理论和实际意义。为解决现有的直播频道推荐方法对观众偏好分析的局限性,对直播场景下观众的重要行为数据进行了分析,认为观看行为、弹幕发送行为以及礼物赠送行为都对观众偏好表达有重要意义,因此构建了直播观众行为矩阵。而针对现有的直播频道推荐方法忽视噪音数据这一问题,在分析直播频道分类标签数据后,选择采用粗糙的分类标签信息来辅助过滤噪音数据,因此构建了直播频道标签矩阵。基于直播观众行为数据特征的分析,假设观众越喜欢一个频道则对该频道会花费的精力越多,并且不同行为对其偏好表达的影响有大小,基于此,构建了直播频道偏好评价模型。为达到高精度推荐、噪音数据过滤等目的,结合稀疏线性算法在稀疏数据下的优势,加上基于分类标签的级联混合特点,设计了基于级联过滤的SLIM模型的直播频道推荐方法。将基于级联过滤的SLIM模型的直播频道推荐方法与最新的直播频道推荐方法进行对比,设计了命中率、平均倒数命中排名、覆盖率等指标,实验结果表明其综合性能优于现有的直播频道推荐方法,即在保证推荐精度的同时,推荐结果覆盖了更多的直播频道,达到了推荐精度提升以及增加推荐多样性的实用性目的。

关键词：直播推荐稀疏线性算法级联过滤偏好预测

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基于大数据分析的个性化推荐在吉林省乡村旅游直播中的运用研究

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产业科技创新 2024年第4期6卷 27-30页

作者：郭羽宁景莉莉长春财经学院国际经济贸易学院吉林长春130122

针对当前乡村旅游直播内容推送缺乏个性化的问题,本文构建了大数据驱动的乡村旅游直播精准推荐系统。系统通过用户及内容多源数据采集与处理、用户画像构建、个性化推荐算法设计和结果展示模块,实现用户兴趣模型与旅游内容的精准匹配。... 详细信息

针对当前乡村旅游直播内容推送缺乏个性化的问题,本文构建了大数据驱动的乡村旅游直播精准推荐系统。系统通过用户及内容多源数据采集与处理、用户画像构建、个性化推荐算法设计和结果展示模块,实现用户兴趣模型与旅游内容的精准匹配。实证结果显示,该推荐系统达到直播内容点击率提升40%、用户黏性增加30%、销售转化提高25%的显著效果。这充分验证了大数据分析与个性化推荐技术在解决当前乡村旅游直播内容推送效能问题中的重要应用价值。

关键词：乡村旅游直播推荐大数据个性化

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