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(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(rèn)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(jīng)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(nèi)容是十分困難且不切實際的，用戶需要一個能主動篩選內(nèi)容并向自己推薦一些感興趣的內(nèi)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(zhǔn)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(nèi)容包括以下幾個方面:首先，通過使用信息提取技術(shù)把隱含在視頻背后的知識結(jié)構(gòu)、場景關(guān)系、語義網(wǎng)絡(luò)等深層次的內(nèi)容提取出來，作為視頻標(biāo)識，接著，根據(jù)視頻標(biāo)識把目標(biāo)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(jìn)和優(yōu)化，以提高推薦準(zhǔn)確性。然后，應(yīng)用算法得到推薦結(jié)果，再通過可視化技術(shù)把結(jié)果直觀有效地推薦給當(dāng)前用戶。