基于迁移学习的视频信息推荐模型研究与应用
这是一篇关于视频推荐,迁移学习,自动编码器,交叉注意,应用系统的论文, 主要内容为互联网技术加速社会发展,多媒体信息为人们提供视觉享受,其中视频推荐是多媒体网络视频服务的重要环节。为改善由数据稀疏削弱推荐质量,将迁移学习与视频推荐相结合,已成为当前研究解决数据稀疏方案的热点之一。为此,本文开展对视频推荐模型的优化研究及其应用,并设计实现了一个视频推荐系统。主要研究工作和成果包括:1)提出基于迁移空洞卷积的视频自动编码器模型(Transfer Dilated Convolutions Auto Encoder,TDCAE)。通过对视频序列特征分类划分,如视频类别划分、视频数值划分和视频文本划分,通过主成分分析技术PCA以及提出的Co-video2Vec方法对上述划分降维融合,实现视频特征序列向量化并改善数据稀疏。用户在网页端或APP应用中浏览视频时,将产生相应用户交互点击行为序列,结合源域数据对目标域跨域迁移思想,利用该交互数据预训练模型提取用户潜在特征,迁移至目标域来解决数据稀疏,更好的预测用户偏好。并提出改进自动编码器,引入空洞卷积来增强网络感受野,降低计算复杂度。实验选取不同长度用户交互行为序列和不同层级自动编码器,探究模型对用户偏好预测的准确性,Cold Rec数据集上的实验结果表明,相比Deep FM、DIN、UPCC等模型,TDCAE模型具有更好的视频推荐性能。2)提出基于交叉注意力机制的迁移推荐优化方案。通过研究深度神经网络和注意力机制提取源域中数据关键评分属性特征,利用交叉注意力单元块实现源域有效参数高效迁移,而不必更新模型全部参数权重。不仅缓解评分稀疏冷启动问题,还能为用户重点关注的视频数据赋予更高权重,推送更侧重用户偏好的视频服务。实验结果表明,本文提出的优化方案有更佳的表现能力。3)采用基于Spring Boot+Vue.js+MyB atis+ffmpeg等框架开发基于迁移学习的视频推荐系统。本系统包括用户登录注册、用户信息管理、视频信息管理、用户反馈管理、视频推荐管理等功能模块。测试表明,本文设计的系统已达到预期功能,并且扩展性和稳定性均较好。
基于迁移学习的视频信息推荐模型研究与应用
这是一篇关于视频推荐,迁移学习,自动编码器,交叉注意,应用系统的论文, 主要内容为互联网技术加速社会发展,多媒体信息为人们提供视觉享受,其中视频推荐是多媒体网络视频服务的重要环节。为改善由数据稀疏削弱推荐质量,将迁移学习与视频推荐相结合,已成为当前研究解决数据稀疏方案的热点之一。为此,本文开展对视频推荐模型的优化研究及其应用,并设计实现了一个视频推荐系统。主要研究工作和成果包括:1)提出基于迁移空洞卷积的视频自动编码器模型(Transfer Dilated Convolutions Auto Encoder,TDCAE)。通过对视频序列特征分类划分,如视频类别划分、视频数值划分和视频文本划分,通过主成分分析技术PCA以及提出的Co-video2Vec方法对上述划分降维融合,实现视频特征序列向量化并改善数据稀疏。用户在网页端或APP应用中浏览视频时,将产生相应用户交互点击行为序列,结合源域数据对目标域跨域迁移思想,利用该交互数据预训练模型提取用户潜在特征,迁移至目标域来解决数据稀疏,更好的预测用户偏好。并提出改进自动编码器,引入空洞卷积来增强网络感受野,降低计算复杂度。实验选取不同长度用户交互行为序列和不同层级自动编码器,探究模型对用户偏好预测的准确性,Cold Rec数据集上的实验结果表明,相比Deep FM、DIN、UPCC等模型,TDCAE模型具有更好的视频推荐性能。2)提出基于交叉注意力机制的迁移推荐优化方案。通过研究深度神经网络和注意力机制提取源域中数据关键评分属性特征,利用交叉注意力单元块实现源域有效参数高效迁移,而不必更新模型全部参数权重。不仅缓解评分稀疏冷启动问题,还能为用户重点关注的视频数据赋予更高权重,推送更侧重用户偏好的视频服务。实验结果表明,本文提出的优化方案有更佳的表现能力。3)采用基于Spring Boot+Vue.js+MyB atis+ffmpeg等框架开发基于迁移学习的视频推荐系统。本系统包括用户登录注册、用户信息管理、视频信息管理、用户反馈管理、视频推荐管理等功能模块。测试表明,本文设计的系统已达到预期功能,并且扩展性和稳定性均较好。
基于深度迁移学习的个性化推荐系统研究
这是一篇关于迁移学习,交叉注意,服务质量,Django,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网通信技术的高速发展,众多的通信终端设备能够快速、便捷地接入互联网,并在其中传递信息。通信终端设备地接入丰富了互联网中的信息内容,但各种信息繁杂交织在一起不便于人们进行查找。由于储存的信息日益增多,产生了信息过载的问题。在信息过载的背景下,推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效途径。推荐系统通过分析用户的行为,为每一位用户构建其独特的用户画像,预测用户的兴趣偏好并进行相关内容的推荐。推荐系统以分析用户的历史行为信息为基础,虽然互联网中存在大量的信息数据,但其能够被处理利用的数据普遍匮乏。因此,推荐系统在许多情况下面临着数据稀疏的问题,导致为用户产生的推荐质量较低。在众多解决数据稀疏的策略中,以组合多种算法混合推荐和融合其他数据源进行推荐的方式应用广泛。同时,推荐算法也考量了时间维度、空间维度等信息,从多个维度探究用户的兴趣偏好,为每个用户生成个性化的推荐列表。机器学习技术的深入探索,使得深度学习方法成为了近几年研究的热点。通过深度学习方法,融合多方面属性信息,挖掘用户特征矩阵与物品特征矩阵之间的关联,提高推荐的质量。深度学习模型使用反向传播算法进行自我迭代优化,减小误差。但深度神经网络模型的表现很大程度上依赖数据量,足够的数据量能够更好地训练模型,这促使了对迁移学习领域的研究。迁移学习技术将某个域中学习到的特征或知识应用到其他相关但不同的域内,提升该域内的模型表现。迁移的域分为源域与目标域,通过将源域内大量的评分数据特征进行学习与挖掘,迁移应用到目标域内,初始化目标域的神经网络模型,在一定程度上缓解了目标域数据稀疏问题。对此,本文进行了如下研究:1)提出基于迁移神经网络矩阵分解的服务质量预测模型。通过对神经网络迁移的研究,将不同领域内的数据进行跨域迁移,利用源域中的信息辅助目标域神经网络的预测。在服务节点具有大量吞吐量信息,而响应时间信息缺乏的情况下,以服务节点吞吐量的信息为源域,辅助目标域中的响应时间预测,为用户推荐响应延迟低的服务节点。通过在实验中选取不同稀疏度的数据,探究了模型预测的准确性,缓解由于数据稀疏导致的误差。2)提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型。在对神经网络的学习研究基础上,结合注意力机制充分挖掘源域中稠密数据的评分特征,将其迁移应用到目标域神经网络模型中,缓解新类型物品评分稀疏的弱冷启动问题。利用注意力机制在全局范围内寻找重点信息,对于关键性的特征赋予较高权重。实验中选取了不同的数据比例,并通过与基准方法的对比,模型有着更好的表现。3)研究了基于Django框架的推荐系统应用。在已有推荐模型的基础上,通过使用开源的Web框架Django搭建能够运行的推荐系统。学习MVT设计思想,将推荐模型融入到工程中,研究并解决了在模型部署中出现的问题。
基于深度迁移学习的个性化推荐系统研究
这是一篇关于迁移学习,交叉注意,服务质量,Django,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网通信技术的高速发展,众多的通信终端设备能够快速、便捷地接入互联网,并在其中传递信息。通信终端设备地接入丰富了互联网中的信息内容,但各种信息繁杂交织在一起不便于人们进行查找。由于储存的信息日益增多,产生了信息过载的问题。在信息过载的背景下,推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效途径。推荐系统通过分析用户的行为,为每一位用户构建其独特的用户画像,预测用户的兴趣偏好并进行相关内容的推荐。推荐系统以分析用户的历史行为信息为基础,虽然互联网中存在大量的信息数据,但其能够被处理利用的数据普遍匮乏。因此,推荐系统在许多情况下面临着数据稀疏的问题,导致为用户产生的推荐质量较低。在众多解决数据稀疏的策略中,以组合多种算法混合推荐和融合其他数据源进行推荐的方式应用广泛。同时,推荐算法也考量了时间维度、空间维度等信息,从多个维度探究用户的兴趣偏好,为每个用户生成个性化的推荐列表。机器学习技术的深入探索,使得深度学习方法成为了近几年研究的热点。通过深度学习方法,融合多方面属性信息,挖掘用户特征矩阵与物品特征矩阵之间的关联,提高推荐的质量。深度学习模型使用反向传播算法进行自我迭代优化,减小误差。但深度神经网络模型的表现很大程度上依赖数据量,足够的数据量能够更好地训练模型,这促使了对迁移学习领域的研究。迁移学习技术将某个域中学习到的特征或知识应用到其他相关但不同的域内,提升该域内的模型表现。迁移的域分为源域与目标域,通过将源域内大量的评分数据特征进行学习与挖掘,迁移应用到目标域内,初始化目标域的神经网络模型,在一定程度上缓解了目标域数据稀疏问题。对此,本文进行了如下研究:1)提出基于迁移神经网络矩阵分解的服务质量预测模型。通过对神经网络迁移的研究,将不同领域内的数据进行跨域迁移,利用源域中的信息辅助目标域神经网络的预测。在服务节点具有大量吞吐量信息,而响应时间信息缺乏的情况下,以服务节点吞吐量的信息为源域,辅助目标域中的响应时间预测,为用户推荐响应延迟低的服务节点。通过在实验中选取不同稀疏度的数据,探究了模型预测的准确性,缓解由于数据稀疏导致的误差。2)提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型。在对神经网络的学习研究基础上,结合注意力机制充分挖掘源域中稠密数据的评分特征,将其迁移应用到目标域神经网络模型中,缓解新类型物品评分稀疏的弱冷启动问题。利用注意力机制在全局范围内寻找重点信息,对于关键性的特征赋予较高权重。实验中选取了不同的数据比例,并通过与基准方法的对比,模型有着更好的表现。3)研究了基于Django框架的推荐系统应用。在已有推荐模型的基础上,通过使用开源的Web框架Django搭建能够运行的推荐系统。学习MVT设计思想,将推荐模型融入到工程中,研究并解决了在模型部署中出现的问题。
基于迁移学习的视频信息推荐模型研究与应用
这是一篇关于视频推荐,迁移学习,自动编码器,交叉注意,应用系统的论文, 主要内容为互联网技术加速社会发展,多媒体信息为人们提供视觉享受,其中视频推荐是多媒体网络视频服务的重要环节。为改善由数据稀疏削弱推荐质量,将迁移学习与视频推荐相结合,已成为当前研究解决数据稀疏方案的热点之一。为此,本文开展对视频推荐模型的优化研究及其应用,并设计实现了一个视频推荐系统。主要研究工作和成果包括:1)提出基于迁移空洞卷积的视频自动编码器模型(Transfer Dilated Convolutions Auto Encoder,TDCAE)。通过对视频序列特征分类划分,如视频类别划分、视频数值划分和视频文本划分,通过主成分分析技术PCA以及提出的Co-video2Vec方法对上述划分降维融合,实现视频特征序列向量化并改善数据稀疏。用户在网页端或APP应用中浏览视频时,将产生相应用户交互点击行为序列,结合源域数据对目标域跨域迁移思想,利用该交互数据预训练模型提取用户潜在特征,迁移至目标域来解决数据稀疏,更好的预测用户偏好。并提出改进自动编码器,引入空洞卷积来增强网络感受野,降低计算复杂度。实验选取不同长度用户交互行为序列和不同层级自动编码器,探究模型对用户偏好预测的准确性,Cold Rec数据集上的实验结果表明,相比Deep FM、DIN、UPCC等模型,TDCAE模型具有更好的视频推荐性能。2)提出基于交叉注意力机制的迁移推荐优化方案。通过研究深度神经网络和注意力机制提取源域中数据关键评分属性特征,利用交叉注意力单元块实现源域有效参数高效迁移,而不必更新模型全部参数权重。不仅缓解评分稀疏冷启动问题,还能为用户重点关注的视频数据赋予更高权重,推送更侧重用户偏好的视频服务。实验结果表明,本文提出的优化方案有更佳的表现能力。3)采用基于Spring Boot+Vue.js+MyB atis+ffmpeg等框架开发基于迁移学习的视频推荐系统。本系统包括用户登录注册、用户信息管理、视频信息管理、用户反馈管理、视频推荐管理等功能模块。测试表明,本文设计的系统已达到预期功能,并且扩展性和稳定性均较好。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈网 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/50793.html
