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Short Video Recommendation Algorithm Incorporating Temporal Contextual Information and user Context

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第4期135卷 239-258页

作者： Weihua Liu Haoyang Wan Boyuan Yan Network Security and Information Management Center Jining UniversityJining272000China School of Computer Science Qufu Normal UniversityRizhao276800China

With the popularity of 5G and the rapid development of mobile terminals,an endless stream of short video software *** short-form mobile video in fragmented time has become the mainstream of user’s ***,designing an efficient short video recommendation method has become important for major network platforms to attract users and satisfy their ***,the explosive growth of data leads to the low efficiency of the algorithm,which fails to distill users’points of interest on one hand *** the other hand,integrating user preferences and the content of items urgently intensify the requirements for platform *** this paper,we propose a collaborative filtering algorithm,integrating time context information and user context,which pours attention into expanding and discovering user *** the first place,we introduce the temporal context information into the typical collaborative filtering algorithm,and leverage the popularity penalty function to weight the similarity between recommended short videos and the historical short *** remains one more *** also introduce the user situation into the traditional collaborative filtering recommendation algorithm,considering the context information of users in the generation recommendation stage,and weight the recommended short-formvideos of *** last,a diverse approach is used to generate a Top-K recommendation list for *** through a case study,we illustrate the accuracy and diversity of the proposed method.

关键词： Recommendation algorithm user contexts short video temporal contextual information

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