视频内容特征与弹幕文本相结合的短视频推荐模型

• 作者: 冯勇 邹宝旭 徐红艳
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 关键词: 短视频 弹幕文本 深度学习 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 108-115
• 页数: 8页
• 分类号: TP302.1
• 语种: 中文

摘要

随着多媒体和互联网技术的融合发展,短视频以其时长短、内容精练的特点获得广大用户的喜爱.但目前短视频推荐大多基于用户的评论或标签,推荐的准确性不高,效率较低.为此,提出了一种视频内容特征与弹幕文本相结合的短视频推荐模型,融合深度学习方法与弹幕技术的优势,充分提升个性化服务水平.该模型首先对于弹幕进行文本分析,确定弹幕文本的主题;然后通过深度学习方法分析短视频的内容特征;最后结合用户最近看过的短视频,根据其高光时刻确定所属主题,进而产生相应的推荐列表.通过对比实验,验证了所提模型在准确率、召回率上比RFM以及VRFCL等当前主流短视频推荐模型有较显著的提升,同时该模型具有良好的效率优势.