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基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究
被引量：
4
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作者
刘超
贾毓臻
王攀
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第6期167-170,286,共5页
IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提...
IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93%。
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关键词
IPTV用户行为
深度学习
DNN
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职称材料
基于改进的BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤混合推荐算法
被引量：
8
2
作者
刘超
赵文静
+1 位作者
贾毓臻
蔡冠宇
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第5期288-293,共6页
随着现代互联网技术的飞速发展与不断完善,网络信息爆发式积累,信息推荐是缓解信息过载问题的重要手段。传统的协同过滤算法依托于大规模的用户物品空间,当出现新用户或新物品时,系统计算量将会倍增,时效性无法得到保证。为了有效改善...
随着现代互联网技术的飞速发展与不断完善,网络信息爆发式积累,信息推荐是缓解信息过载问题的重要手段。传统的协同过滤算法依托于大规模的用户物品空间,当出现新用户或新物品时,系统计算量将会倍增,时效性无法得到保证。为了有效改善用户物品评分矩阵的可扩展性问题,提出一种基于改进的BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤混合推荐算法。实验结果表明,该算法预测准确度高,并能够缓解矩阵可扩展性问题,从而改善推荐系统的时效性问题。
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关键词
BiasSVD
聚类
混合推荐算法
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职称材料
题名
基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究
被引量：
4
1
作者
刘超
贾毓臻
王攀
机构
江苏大学电气信息工程学院
南京邮电大学现代邮政研究院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第6期167-170,286,共5页
基金
江苏省博士后基金项目(1402095C)
江苏大学高级人才科研启动基金项目(1291140025)
文摘
IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93%。
关键词
IPTV用户行为
深度学习
DNN
Keywords
IPTV user behavior
Deep learning
DNN
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于改进的BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤混合推荐算法
被引量：
8
2
作者
刘超
赵文静
贾毓臻
蔡冠宇
机构
江苏大学电气信息工程学院
镇江市丹徒区科学技术局
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第5期288-293,共6页
基金
江苏省博士后基金项目(1402095C)
江苏大学高级人才科研启动基金项目(1291140025)。
文摘
随着现代互联网技术的飞速发展与不断完善,网络信息爆发式积累,信息推荐是缓解信息过载问题的重要手段。传统的协同过滤算法依托于大规模的用户物品空间,当出现新用户或新物品时,系统计算量将会倍增,时效性无法得到保证。为了有效改善用户物品评分矩阵的可扩展性问题,提出一种基于改进的BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤混合推荐算法。实验结果表明,该算法预测准确度高,并能够缓解矩阵可扩展性问题,从而改善推荐系统的时效性问题。
关键词
BiasSVD
聚类
混合推荐算法
Keywords
BiasSVD
Clustering
Hybrid recommendation algorithm
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究
刘超
贾毓臻
王攀
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
4
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职称材料
2
基于改进的BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤混合推荐算法
刘超
赵文静
贾毓臻
蔡冠宇
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
8
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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