基于视频内容检测的协同过滤视频推荐系统

• 作者: 徐淑琼 梁建胜 黄隆胜
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 视频内容检测 数据挖掘 协同过滤 机器视觉
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 工业过程及控制系统
• 页码范围: 305-312
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170003

摘要

针对视频推荐系统的稀疏性问题、冷启动问题与灰羊用户问题,提出一种基于视频内容检测的协同过滤视频推荐系统.首先,为视频包含的人体动作进行建模并提取时空兴趣点,使用梯度描述符计算兴趣点的主要移动方向与尺度;然后,为每个视频序列构建一个梯度向量的矩阵,使用聚类算法从梯度矩阵中选择初始化向量与代表向量;最终,通过对受欢迎视频作者与用户的评分分析,获得灰羊用户的分组.仿真实验的结果表明,该视频推荐系统较好地解决了视频推荐系统的稀疏性问题、冷启动问题与灰羊用户问题,获得了较高的推荐准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄隆胜	赣南师范大学物理与电子信息学院	27	93	6.0	8.0
2	徐淑琼		11	51	3.0	6.0
3	梁建胜		23	49	4.0	5.0