9篇关于视频推荐的计算机毕业论文

今天分享的是关于视频推荐的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到视频推荐等主题,本文能够帮助到你

基于图卷积网络的视频推荐模型研究与实现

这是一篇关于图卷积网络,视频推荐,多模态融合,自监督图学习,多兴趣,多样性的论文, 主要内容为随着短视频分享平台的飞速发展,为用户从海量的视频中提供个性化视频推荐服务越来越重要。视频分享平台上的数据多元而全面,不但蕴藏了大量的用户历史行为数据,且视频本身具有多模态信息。然而由于视频的不同模态信息间具有“语义鸿沟”的特殊性,因此现有的推荐方式在运用到更丰富的多模态信息为用户兴趣建模时,往往无法在用户对视频的模态偏好中细粒度地衡量用户对视频的喜好。此外,不少研究者也致力于研究个性化推荐中的精确度,但忽略了推荐的多样性化需求,以较全面的方式评价推荐结果的质量。论文主要研究基于图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的视频推荐方法,主要研究内容如下:(1)针对现有的视频推荐方法只是对多模态特征简单融合,以及现有基于GCN的推荐方法中,在学习用户与视频节点的嵌入表示存在节点噪音干扰问题,设计了一种基于自监督图学习的多模态融合的视频推荐模型。论文提出使用自监督图对比学习的方法,在图卷积网络模型中学习用户和视频的多模态特征表示,最后使用设计的多模态融合“专家”(特指具体的模态名称)模块对多模态特征进行融合。在Movie Lnes-1M多模态电影数据集和Tik Tok的多模态视频数据集进行实验,对比现有模型的方法,实验结果表明在准确率、召回率和NDCG(Normalize Discounted Cumulative Gain)指标上均有显著的提升。(2)针对现有视频推荐方法中只是单一地建模用户对视频的交互关系,而忽略用户具有不同兴趣偏好的问题,以及只采用一般的推荐排序指标评估推荐模型的性能的不足问题,提出了一种基于用户多兴趣的多样性视频推荐模型。本文在自监督图对比学习的视频推荐研究内容基础上,根据用户历史行为序列构建了用户多兴趣推荐模型,设计多兴趣提取模块在多模态视图下提取了用户多兴趣表示。最后在Movie Lens-1M、Tik Tok和Amazon数据集上实验,采用准确性、召回率、NDCG和多样性等指标评估模型,实验结果表明了本文方法的有效性。(3)设计并实现了一个基于图卷积网络的视频推荐系统。基于以上视频推荐模型的研究与实现,本文采用python的Django后端框架和Vue前端框架实现前后端分离的视频推荐系统。该系统包含用户管理、视频管理、推荐搜索和用户互动等功能模块。其中,将以上研究的推荐模型部署在系统中,实现了视频推荐功能,为用户推荐感兴趣和多样的视频列表。

基于深度观看兴趣网络的视频推荐系统设计与实现

这是一篇关于推荐系统,深度神经网络,推荐算法,视频推荐的论文, 主要内容为随着4G、5G时代的来临和大数据技术的发展,各类视频软件兴起,逐渐成为人们生活学习中不可或缺的应用之一,推荐系统也在“信息过载”的背景下起到越来越重要的作用。本文旨在为某视频应用设计和实现一个有效的视频推荐系统,并对系统中使用的推荐算法进行优化,以提高用户点击率和转化率。推荐算法本质上是对用户的兴趣偏好进行建模,以此来选取用户可能感兴趣的内容推荐给用户。而当前主流的点击率预估模型,大多直接将用户的点击行为作为用户兴趣的反映,这一做法并不准确。在视频推荐场景下,用户对视频的观看时长则包含了更多的信息,因此本文考虑利用用户观看时长辅助兴趣模型的训练。为降低视频原时长对观看时长的影响,本文将观看深度引入模型,通过用户兴趣向量拟合用户的观看深度,作为附加损失参与模型优化,对用户兴趣抽取部分参数起到正则化作用。整体模型采用深度神经网络结构,并通过注意力机制挖掘用户历史行为之间和与预估目标之间的相关关系。该模型也同其他主流算法进行了对比实验,结果表明优化模型在GAUC上有一定提升。此外,本文设计并实现了一个视频推荐系统,为某视频应用提供推荐服务。系统共包括五个模块,分别是数据采集模块、数据存储模块、推荐计算模块、请求处理模块和推荐管理模块。为缓解推荐系统的冷启动问题和数据稀疏问题,提高推荐列表的覆盖率和多样性,优化用户体验,系统采用混合推荐方法,应用多个不同类别的推荐模型,同时考虑到推荐系统存在多个优化指标,推荐计算模块融合层通过融合公式对推荐指标进行计算,产出统一的推荐分数。推荐系统开发完成后,本文还进行了系统测试,验证了系统的功能及性能符合预期要求。

SVD++算法在视频推荐系统中的研究和应用

这是一篇关于个性化学习推荐,视频推荐,SVD++,协同过滤的论文, 主要内容为互联网的广泛应用促进了教育的信息化发展,网络学习资源如雨后春笋般大量涌现,数量巨大的学习资源增加了用户的选择压力,如何帮助用户从海量的网络资源中准确筛选出满足其个性化需求的资源成为推荐系统研究的核心,大量学者投入到教育资源个性化推荐的研究和建设中来。本文基于改进的SVD++算法设计并开发了office在线视频学习推荐系统。针对SVD++模型中的数据稀疏性问题进行改进,提出一种利用标签信息描述视频和用户偏好的方法,使用户间相似度计算更加合理,提高预测准确度,为用户推荐真正感兴趣的视频。论文的研究工作主要包括以下四个方面:1、利用聚类算法预处理数据。为减少算法每次迭代时的内存消耗,基于Kmeans聚类算法对用户和视频分别聚类,根据用户相似性和视频相似性将全局用户-评分矩阵拆分成具有相似特性的小矩阵,将其作为后续模型训练的输入,降低了推荐算法的计算复杂度。2、提出一种利用视频标签,解决系统数据稀疏问题的方法。为视频设置知识点标签,利用TF-IDF加权技术计算用户对标签的喜爱程度挖掘用户偏好,进而构建用户偏好相似度矩阵,解决了用户-评分矩阵存在的数据稀疏性问题。3、提出一种融合时间信息和用户偏好相似度矩阵的SVD++算法。将时间半衰期和信息保持期引入到遗忘函数中,并利用新的时间权重函数对模型中的用户-标签偏好和静态的用户因子偏好进行改进,最终得到了优化后的SVD++算法。采用RMSE指标在预处理后的ml-latest数据集上验证本文算法的准确性,实验证明优化后的SVD++算法能够提高推荐的精准度。4、实现office视频学习推荐系统。系统采用Pycharm集成开发环境和Mysql8.0平台进行搭建,利用Vue技术和Django框架的MVT设计模式进行开发,实现了用户注册登录、上传视频、视频分类检索等功能。测试验证该系统可以利用改进后的SVD++算法,为用户进行个性化学习视频推荐。

基于迁移学习的视频信息推荐模型研究与应用

这是一篇关于视频推荐,迁移学习,自动编码器,交叉注意,应用系统的论文, 主要内容为互联网技术加速社会发展,多媒体信息为人们提供视觉享受,其中视频推荐是多媒体网络视频服务的重要环节。为改善由数据稀疏削弱推荐质量,将迁移学习与视频推荐相结合,已成为当前研究解决数据稀疏方案的热点之一。为此,本文开展对视频推荐模型的优化研究及其应用,并设计实现了一个视频推荐系统。主要研究工作和成果包括:1)提出基于迁移空洞卷积的视频自动编码器模型(Transfer Dilated Convolutions Auto Encoder,TDCAE)。通过对视频序列特征分类划分,如视频类别划分、视频数值划分和视频文本划分,通过主成分分析技术PCA以及提出的Co-video2Vec方法对上述划分降维融合,实现视频特征序列向量化并改善数据稀疏。用户在网页端或APP应用中浏览视频时,将产生相应用户交互点击行为序列,结合源域数据对目标域跨域迁移思想,利用该交互数据预训练模型提取用户潜在特征,迁移至目标域来解决数据稀疏,更好的预测用户偏好。并提出改进自动编码器,引入空洞卷积来增强网络感受野,降低计算复杂度。实验选取不同长度用户交互行为序列和不同层级自动编码器,探究模型对用户偏好预测的准确性,Cold Rec数据集上的实验结果表明,相比Deep FM、DIN、UPCC等模型,TDCAE模型具有更好的视频推荐性能。2)提出基于交叉注意力机制的迁移推荐优化方案。通过研究深度神经网络和注意力机制提取源域中数据关键评分属性特征,利用交叉注意力单元块实现源域有效参数高效迁移,而不必更新模型全部参数权重。不仅缓解评分稀疏冷启动问题,还能为用户重点关注的视频数据赋予更高权重,推送更侧重用户偏好的视频服务。实验结果表明,本文提出的优化方案有更佳的表现能力。3)采用基于Spring Boot+Vue.js+MyB atis+ffmpeg等框架开发基于迁移学习的视频推荐系统。本系统包括用户登录注册、用户信息管理、视频信息管理、用户反馈管理、视频推荐管理等功能模块。测试表明,本文设计的系统已达到预期功能,并且扩展性和稳定性均较好。

基于用户兴趣的手机终端视频推荐系统

这是一篇关于推荐系统,视频推荐,iPhone OS的论文, 主要内容为随着智能手机、移动网络的迅速发展,人们所接触的信息不仅仅是文字信息,而是越来越多的使用图片、视频等丰富的多媒体信息。对于用户而言,视频等信息的选择成本要比文字等信息的选择成本高很多。帮助用户在不计其数的视频进行选择,通过用户的兴趣等偏好来为推荐用户喜爱的视频变得越来越重要。本文详细描述了基于兴趣的视频推荐系统的设计与实现。本文从视频推荐系统的特点开始研究,分析了开发视频推荐系统的必要性与可行性。在此基础上,本文总结了视频推荐系统所必须的离线播放,视频推荐,视频收藏,视频点赞等8个重要的用户需求。并在明确了用户需求之后,进行了详细的系统设计与系统实现。本视频推荐系统的核心功能为：通过用户的行为(例如观看视频,视频点赞,视频分享等操作)发现用户的兴趣点,从而推荐相关视频。推荐系统由iPhone OS客户端与PHP服务端两部分组成。其中,前端部分分为推荐视频模块,辅助用户进行兴趣发现模块,视频播放模块,自动离线缓存模块。后端部分分为API模块,检索模块,网络爬虫模块,线下行为运算模块,存储模块等五个模块。本视频推荐系统使用面向对象的设计方法进行设计开发。数据存储使用了近几年流行的mongoDB等NoSQL技术,并利用了ElasticSearch、Mantle等多个开源工具来简化系统的开发。用BM25算法来计算视频的推荐评分。经过了严格的软件测试,有良好的稳定性与用户体验,很好的满足了用户对日益发展的视频推荐系统的需要。

基于超图和多特征融合的视频推荐方法研究

这是一篇关于视频推荐,多特征,注意力机制,超图,语义挖掘,信息茧房的论文, 主要内容为随着互联网和通信技术的快速发展,越来越多的用户更倾向于在互联网上观看在线视频。然而,随着各网站视频数量的飞速增长,信息过载的危害也随之而来。用户在面对互联网上海量的视频资源时,往往会难以快速寻找到自己感兴趣的视频。为了从这些视频中筛选出符合用户兴趣的视频,推荐系统必不可少,视频推荐也因此越来越受到学术界和工业界的关注。与其它商品往往具有明确的属性和关键词不同,在线视频难以通过明确的属性和关键词来直接确定其特征。传统的视频推荐方法往往忽略了用户之间的高阶关系,也没有对不同粒度的特征进行很好的结合,这会导致信息丢失或信息茧房问题,从而使推荐性能不够理想。针对以上问题,本文主要进行了基于超图和多特征融合的视频推荐方法的研究,主要工作如下:首先,在视频推荐的召回阶段,提出了基于用户视频交互的多特征融合候选集召回方法。该方法通过对视频类别、标签等进行粗粒度的建模以减少信息茧房问题,并将其类别、标签视为关键词提取词级语义以获得词向量来表示视频信息。根据注意力机制,将用户历史交互记录中的不同视频分配不同的重要性,并且通过用户特征向量与目标视频特征向量的相似度对比获得视频候选集,以实现视频推荐的召回。然后,在视频推荐的排序阶段,提出了基于超图卷积的多特征融合视频推荐方法。该方法根据用户-视频-标签的关系进行特征表示,并用多层感知机将高维稀疏向量降维,再将用户视为结点进行超图构造,根据得到的超图结构基于谱方法进行超图卷积,通过将结点上的信息聚合到超边上再聚合到结点上来传递以进行特征的更新。根据注意力机制,对用户的历史交互记录建模,以提取用户侧项目表示特征,并将用户侧特征进行融合表示,由此在之前得到的视频候选集中进行排序以得到视频推荐列表。最后,根据前文提到的基于用户视频交互的多特征融合候选集召回方法和基于超图卷积的多特征融合视频推荐方法,本文在真实数据集上进行了仿真实验和分析论证了其可行性和有效性。并且,为了实现理论方法和实际应用的结合,本文设计并实现了基于超图的多特征融合视频推荐方法的原型系统,包括了需求分析、整体设计、具体设计和操作流程等,进一步论证了该方法的性能。

基于深度学习与数据降维的视频推荐算法研究

这是一篇关于视频推荐,深度学习,协同过滤,广义马氏距离,弹幕的论文, 主要内容为当今是一个信息爆炸式增长的时代,视频作为一种信息载体广泛存在人们的日常生活。现有的视频推荐算法可以帮助用户从海量视频资源中快速找到适合自己的视频,但由于一些用户在观看视频过程中评论过少,视频网站无法及时根据用户的评论获取用户的真实偏爱度。因此,如何辨别此类用户的真假偏好,同时尽可能给用户推荐与其观看视频历史具有相似特征视频,成为推荐系统的关键性课题。另外,传统视频推荐算法面对复杂高维的数据信息,需要付出极大的储存与计算代价,因此,如何在保持视频推荐准确度与满足用户个性化推荐的前提下,对高维视频数据实现降维处理成为研究热点。本文主要研究内容如下:(1)以研究用户真假偏好为目标的基于卷积递归神经网络的高效弹幕视频推荐模型。为了可以及时准确地将符合用户需求、偏好的视频推荐给用户,提出了一种基于卷积递归神经网络的弹幕视频推荐模型,利用弹幕定位出视频中用户偏爱的视频片段,使用无监督聚类方法对视频片段进行关键帧提取,将关键帧处理为有效的静态图像,并将其作为卷积递归神经网络模型的输入,提取出重要的人体行为特征,寻找类似的视频片段,将视频推荐给用户。实验数据采用哔哩哔哩网站爬取的数据,结果表明,本文提出的基于弹幕的卷积递归神经网络推荐方法,能够增加用户的可选择性,且在推荐精度方面相对于传统的推荐方法有较大的提高。(2)以提高视频推荐精度,缩减推荐成本为目标的基于GM-LLE降维的双向聚类视频推荐算法研究。为了减少推荐成本,从数据降维的角度出发,提出了一种基于GM-LLE降维的协同过滤视频推荐算法。首先对传统的局部线性嵌入算法进行了改进,传统局部线性嵌入算法中欧式距离度量虽然简单,但高维空间中具有较强的的复杂性,使用欧式距离度量相似性会变得不可靠,因此本算法从改进距离度量方式入手,将欧式距离替换为广义马氏距离,该方法不仅提高了相似度度量可靠性,而且解决了矩阵奇异时马氏距离不存在的问题,同时提出了融合用户聚类和项目聚类特点的双向聚类视频推荐方法。实验数据使用基准数据集,结果表明所提的方法在一定程度上降低了时间复杂度,提高了推荐准确率。