典型文献
基于协同过滤算法的短视频平台个性化推荐模式研究
文献摘要：
短视频平台主要通过短视频的个性化推荐,提高用户定点投放能力,但短视频平台个性化推荐的错误率高,因此,提出基于协同过滤算法的短视频平台个性化推荐模型.在缓存域内,对短视频平台个性化源数据进行自适应统计特征分析,提取短视频平台个性化特征参数,用联合关联特征分析方法,计算短视频平台个性化参数,采用标签化控制方法,结合用户对相关资源的预测偏好,采用协同过滤算法,实现用户的兴趣标签分类和资源偏好识别.根据评级数据和标签信息定义结果,实现短视频平台个性化推荐.实验结果分析得出,该方法进行短视频平台个性化推荐的错误率较低,且用户满意度较高,在最优状态下推荐的满意度均值为84.68％.
文献关键词：
协同过滤算法;短视频平台;个性化推荐;标签;预测
中图分类号：
作者姓名：
晋珊珊
作者机构：
西安培华学院,西安710000
文献出处：
引用格式：
[1]晋珊珊-.基于协同过滤算法的短视频平台个性化推荐模式研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(09):30-33
A类：
B类：
协同过滤算法,短视频平台,个性化推荐,推荐模式,投放,放能,错误率,推荐模型,缓存,统计特征,个性化特征,关联特征,标签化,现用,兴趣标签,标签分类,评级,标签信息,实验结果分析,用户满意度,下推
AB值：
0.217199
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