基于可視化知識框架的視頻推薦系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體和網絡技術的高速發(fā)展，我們正處于一個信息爆炸的時代，而信息正是我們認知世界的方式。相對于文字、圖像而言，視頻能夠提供更加全面、直觀的信息，因此視頻已經成為用戶獲取信息的主要途徑之一。然而，讓用戶從浩瀚的視頻海洋中尋找自己感興趣的內容是十分困難且不切實際的，用戶需要一個能主動篩選內容并向自己推薦一些感興趣的內容的系統(tǒng)，即推薦系統(tǒng)。
　　為了更好地管理視頻和提高推薦準確率，本文研究并實現(xiàn)了一種不同于傳統(tǒng)視頻查找模式的基于可視

2、化知識框架的視頻推薦系統(tǒng)。本文主要研究內容包括以下幾個方面:首先，通過使用信息提取技術把隱含在視頻背后的知識結構、場景關系、語義網絡等深層次的內容提取出來，作為視頻標識，接著，根據(jù)視頻標識把目標視頻群連接成視頻知識框架圖，以替代傳統(tǒng)視頻的簡單線性瀏覽方式。其次，研究相似性度量算法和現(xiàn)有推薦算法，提出缺陷問題，并著重對協(xié)同過濾算法加以改進和優(yōu)化，以提高推薦準確性。然后，應用算法得到推薦結果，再通過可視化技術把結果直觀有效地推薦給當前用戶。