作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着互联网特别是社会化网络的快速发展,我们正处于信息过载的时代。用户面对过量的信息很难找到自己真正感兴趣的内容,而内容提供商也很难把优质的内容准确推送给感兴趣的用户。推荐系统被认为是解决这些问题的有效方法,它对用户的历史行为进行挖掘,对用户兴趣进行建模,并对用户未来的行为进行预测,从而建立了用户和内容的关系。
推荐文章
视频网站推荐系统研究
推荐系统
视频网站
用户行为
探析弹幕视频网站广告视频的"软广告"趋势
软广告
弹幕网站
哔哩哔哩
高校在弹幕视频网站主流价值观的传播策略—基于 bilibili 网站
弹幕视频
主流价值观
新媒体
bilibili 网站
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 推荐系统在视频网站中的应用
来源期刊 程序员 学科 工学
关键词 推荐系统 用户兴趣 应用 网站 视频 信息过载 内容提供商 社会化
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-69
页数 4页 分类号 TP311.5
字数 语种
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
用户兴趣
应用
网站
视频
信息过载
内容提供商
社会化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
程序员
月刊
1672-3252
11-5038/G2
16开
北京市朝阳区广顺北大街33号院1号楼福码
2-665
2000
chi
出版文献量(篇)
10184
总下载数(次)
35
总被引数(次)
6420
论文1v1指导