[发明专利]一种基于深度学习行为序列的视频推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202110778380.1 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113688281A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 黄沈权;刘高;王玉洁;王凤虎;周宏明 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06F16/735 | 分类号： | G06F16/735;G06F16/78;G06F40/284;G06N3/04 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习行为序列的视频推荐方法，包括：根据视频平台上用户的行为足迹，提取用户评价行为序列信息，构建视频序列并预处理，且将每一视频名作为一个词，通过词向量模型以负采样的方式训练，得到视频特征向量及组成的视频特征向量库；在视频特征向量库中，对用户评价行为序列进行词嵌入，并提取各视频特征向量的深度特征，捕捉潜在联系，且进一步预测出一系列视频来形成候选推荐视频集合；对候选推荐视频集合初步筛选，并结合用户对每类视频的兴趣得分进行二次筛选，得到向用户推荐的最终视频列表。实施本发明，解决了现有推荐方法中推荐精度较低及推荐效果有限的问题，使得推荐精度更加准确且推荐效果更加明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行为 序列 视频 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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