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基于云计算的短视频媒体资源个性化推送方法 被引量:5
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作者 王南 《兵工自动化》 北大核心 2024年第2期16-22,共7页
为提高短视频媒体资源推送的匹配度,提出基于云计算的短视频媒体资源个性化推送方法。设计基于Hadoop的短视频媒体资源个性化推送框架,以采集的信息为基础,采用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型按主题分类短视频... 为提高短视频媒体资源推送的匹配度,提出基于云计算的短视频媒体资源个性化推送方法。设计基于Hadoop的短视频媒体资源个性化推送框架,以采集的信息为基础,采用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型按主题分类短视频类型,并通过基于注意力机制的卷积神经网络模型识别精彩瞬间短视频主题;短视频媒体资源推荐模块根据用户的历史短视频浏览行为,确定用户对未浏览短视频的兴趣值,根据其值大小生成推荐列表,通过数据展示层将推送结果呈现给用户。实验结果表明:该方法可实现用户感兴趣主题短视频媒体资源的个性化推送,当各弹幕文本提取的最佳主题数量为2、推荐列表长度为3时,推送效果最突出;该方法能提高短视频媒体资源个性化推送的性能,推送的内容更加符合用户的兴趣度。 展开更多
关键词 云计算 短视频 个性化推送 弹幕文本 注意力机制
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