基于大数据的微视频推荐算法研究

• 作者: 尚文倩 尚松涛 洪志国 石民勇
• 来源期刊: 中国传媒大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 微视频推荐算法 超链-图算法 Slope one
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 38-45
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5088字
• 语种: 中文

摘要

随着网络的迅速发展,以及移动网络资费的逐渐下调、移动流量日益充足,微视频在网络上传播的速度日益加快.越来越多的人,尤其是年轻人,更偏向于使用移动设备观看视频和分享视频.在大数据的环境下,给微视频的推荐算法提出了更多的挑战.传统的推荐算法,如基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、基于图的推荐算法等,在用于微视频推荐时,时间效率不高,推荐的准确率也不高.因此,本文提出了基于超链-图模式的个性化推荐算法,不仅能够提高推荐的命中率,而且能够适应大数据集上的视频推荐应用.此外,本文分析了传统大数据的Slope one算法,并对其进行改进,使之能够适应海量数据的微视频推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石民勇	中国传媒大学计算机学院	46	265	9.0	14.0
2	洪志国	中国传媒大学计算机学院	10	20	3.0	4.0
3	尚文倩	中国传媒大学计算机学院	6	17	3.0	4.0
4	尚松涛	中国传媒大学计算机学院	1	6	1.0	1.0