隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用和普及,視頻網(wǎng)站中信息過(guò)載、用戶(hù)偏好漂移等問(wèn)題日益嚴(yán)重,因此有效捕捉用戶(hù)偏好漂移信息是視頻推薦算法中非常關(guān)鍵的一步,也是影響視頻推薦結(jié)果精確性的一個(gè)重要因素。論文在現(xiàn)有視頻推薦算法的基礎(chǔ)之上,引入前景理論,落腳點(diǎn)在用戶(hù)的信任關(guān)系,旨在提高視頻推薦系統(tǒng)的新穎性和準(zhǔn)確性。首先依據(jù)視頻用戶(hù)的歷史評(píng)分分布信息建立價(jià)值函數(shù),其次建立決策權(quán)重函數(shù)模型,最后得出用戶(hù)的綜合前景效用值,充分考慮了用戶(hù)主觀的興趣偏好,即提高了用戶(hù)的興趣度和忠誠(chéng)度,也優(yōu)化了視頻推薦算法的算法框架。此外在大多數(shù)視頻推薦算法中,多數(shù)學(xué)者偏向于通過(guò)研究用戶(hù)對(duì)視頻的最終評(píng)分作為計(jì)算用戶(hù)相似度及預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶(hù)偏好的重要依據(jù),忽略了用戶(hù)本體領(lǐng)域存在的信任關(guān)系,導(dǎo)致用戶(hù)的興趣偏好及價(jià)值傾向區(qū)分度不夠,進(jìn)而使推薦結(jié)果不夠精確。因此論文基于用戶(hù)的前景相似度建立信任關(guān)系模型,基于用戶(hù)的綜合前景效用值,計(jì)算其相似度是先要條件,再采用決策樹(shù)剪枝法得到用戶(hù)興趣背景的相似度、然后構(gòu)建用戶(hù)的推薦影響函數(shù)及用戶(hù)的評(píng)價(jià)趨勢(shì)函數(shù),最后分析整理可得用戶(hù)的信任關(guān)系模型,即可計(jì)算出用戶(hù)之間的信任關(guān)系等級(jí),依據(jù)評(píng)分可完成最終推薦。實(shí)驗(yàn)分析表明,引入... 

【文章來(lái)源】：河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

協(xié)同過(guò)濾推薦中兩種方法對(duì)比圖

值得慶幸的是，搜索引擎是解決信息過(guò)載問(wèn)題的代表方法，用戶(hù)可以通過(guò)關(guān)鍵字搜索找到他們需要的信息，但是搜索引擎要求用戶(hù)提供十分精確的關(guān)鍵詞，因此許多時(shí)候大多數(shù)搜索引擎并不能很好的解決用戶(hù)的問(wèn)題。也就是說(shuō)，當(dāng)用戶(hù)不能精確提供搜索信息的關(guān)鍵詞時(shí)，搜索引擎提供的信息并沒(méi)有滿(mǎn)足用戶(hù)的需求[51]。在基于內(nèi)容的視頻推薦算法中，用評(píng)分標(biāo)記的視頻信息被用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以創(chuàng)建特定于用戶(hù)的分類(lèi)或回歸建模問(wèn)題。對(duì)于每個(gè)用戶(hù)而言，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集都對(duì)應(yīng)于對(duì)其購(gòu)買(mǎi)或評(píng)分的視頻的信息。這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息用于創(chuàng)建分類(lèi)或回歸模型，該模型更適應(yīng)于活躍的用戶(hù)[52]。主要用于預(yù)測(cè)相應(yīng)的用戶(hù)個(gè)體是否會(huì)喜歡其評(píng)分或觀看行為未知的視頻。

河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)碩士學(xué)位論文23用{}nuuuuU321,,=表示社交網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)的集合，如在視頻推薦中，則表示視頻播放網(wǎng)站中用戶(hù)數(shù)量的集合，n表示用戶(hù)的總量，那么用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u2的信任關(guān)系就可描述為12→t，它表示的是用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u2的單向的信任程度，在這里需要注釋的是12→t21→≠t，12→t越大則表示與用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u2越信任，信任程度越高，且≤≤10→jit，當(dāng)12→t=0時(shí)表示用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u2完全不信任，當(dāng)12→t=1是，則表示用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u2絕對(duì)信任，例如在下圖表示社交網(wǎng)絡(luò)中一組用戶(hù)的信任關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以看到共有6個(gè)用戶(hù)和多條信任關(guān)系路徑，且每條路徑上的信任關(guān)系是不同的，用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u3的信任度是相等的，13→t31=→t=0.5，所以用戶(hù)u1對(duì)用戶(hù)u3是相互信任且信任程度一樣，但是從圖中可以看到用戶(hù)u2和用戶(hù)u4的信任度不一樣，42→t=0.3，而24→t=0.9，說(shuō)明用戶(hù)u4對(duì)用戶(hù)u2非常信任，而用戶(hù)u2對(duì)用戶(hù)u4的信任度相對(duì)來(lái)說(shuō)就不高[58]。因此信任關(guān)系矩陣是非對(duì)稱(chēng)的，社交網(wǎng)絡(luò)中或視頻播放網(wǎng)站中的用戶(hù)之間的信任關(guān)系是有向的。圖2-3用戶(hù)信任關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于Spark的視頻推薦系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陶健.重慶師范大學(xué) 2019
[4]融合社交關(guān)系的人像短視頻推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 鄔桐.遼寧大學(xué) 2019
[5]基于電影評(píng)級(jí)的混合推薦算法研究[D]. 李曉越.吉林大學(xué) 2019
[6]基于內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)的短視頻產(chǎn)品推薦算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李靖怡.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2018
[7]基于Hadoop的新聞推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 王均賢.天津理工大學(xué) 2017
[8]基于社交群的視頻推薦算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊春雨.北京郵電大學(xué) 2017
[9]基于累積前景理論的高鐵客運(yùn)票價(jià)雙層規(guī)劃模型[D]. 楊幸.北京交通大學(xué) 2016
[10]基于可視化知識(shí)框架的視頻推薦系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 戴思.中南大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3518463