FBNT:基于融合模型的影视智能推荐算法

王福晴; 王希栋; 叶晓舟; 欧阳晔

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FBNT:基于融合模型的影视智能推荐算法

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随着互联网视频平台的快速发展以及短视频平台的兴起,个性化推荐技术始终处于新媒体领域研究的热点。传统的推荐算法只考虑影视作品的浅层特征、依赖惯用数据,难以有效解决推荐内容的多样性和冷启动问题。本文提出一种融合图嵌入、表示学习及时间注意力的智能推荐算法(FBNT),通过图嵌入和表示学习对节目做特征提取,并对提取的特征进行融合,同时引入时间注意力机制,以客观反映用户兴趣,有效挖掘节目深层次的联系,提高推荐精度,同时推荐结果有较好的可解释性。实验表明,相比较于单一的基于图嵌入模型或表示学习模型,FBNT的推荐准确率最大提高了12.343%,召回率最大提高了6.369%。算法已实际应用于某省广电热点媒资推荐系统。

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来源
《网络新媒体技术》 |2022年第2期|10-17|共9页
作者
王福晴; 王希栋; 叶晓舟; 欧阳晔;
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作者单位

亚信科技(中国)有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
模型融合; 智能推荐; 图嵌入; 表示学习; 注意力机制;

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