基于數(shù)據(jù)挖掘的視頻推薦系統(tǒng)建模研究.pdf

1、視頻類業(yè)務(wù)以其生動形象的展示形式，受到各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的追捧。不管是以視頻立足的廣播電視網(wǎng)，還是本不涉及視頻業(yè)務(wù)的電信網(wǎng)，以及快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)，視頻類業(yè)務(wù)均是當前的發(fā)展重點。面對爆炸式增長的視頻業(yè)務(wù)及內(nèi)容，信息過載常常導致用戶無所適從，視頻推薦技術(shù)應(yīng)運而生。它為用戶帶來個性化的內(nèi)容展示與引導，為網(wǎng)絡(luò)及視頻內(nèi)容運營商帶來可見的經(jīng)濟效益。
　　本文在分析了當前視頻推薦系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀及其關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，分別以基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和基于語義標簽兩條思路

2、進行視頻推薦系統(tǒng)的建模研究。
　　基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的視頻推薦系統(tǒng)建模研究以發(fā)現(xiàn)項目之間潛在的關(guān)聯(lián)性為出發(fā)點，這可以是視頻資源本身的關(guān)聯(lián)性，也可以是用戶之間的關(guān)聯(lián)性。資源之間的關(guān)聯(lián)性研究可以發(fā)現(xiàn)與目標用戶已觀看的資源關(guān)聯(lián)性較強的其他資源，并以此形成推薦；用戶之間的關(guān)聯(lián)性研究則是利用與目標用戶關(guān)聯(lián)性較強的其他用戶的觀看歷史為基礎(chǔ)形成推薦。在關(guān)聯(lián)性研究的基礎(chǔ)上，本部分的研究內(nèi)容還將基于用戶關(guān)聯(lián)性研究結(jié)果，改進Slope One評分預測方法，

3、并以評分預測的形式進行視頻推薦系統(tǒng)建模研究。
　　基于語義標簽的視頻推薦系統(tǒng)建模研究，需要為視頻資源設(shè)計能夠有效表示視頻資源特征的語義標簽，在此標簽信息基礎(chǔ)上對資源進行特征建模以及對用戶進行興趣度建模。同時，融合三種推薦方式，分別是基于資源聚類的推薦，基于用戶聚類的推薦和基于興趣度距離的推薦，以此組合推薦模型的方式揚長避短，以取得更好的推薦效果。
　　本文研究的推薦系統(tǒng)模型具有較強的工程意義，其主要價值及創(chuàng)新點在于：