发明专利 已授权

一种基于深度神经网络与双正则化的视频评分预测方法

📄 申请号:CN202310187456.2 📄 发布日:2026/07/27

著录项目信息

申请日
2023-03-02
公开号
CN115905617A
公开日
2023-04-04
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

视频推荐, 个性化推荐, 在线视频平台, 用户评分预测, 内容分发

摘要

本发明涉及一种基于深度神经网络与双正则化的视频评分预测方法,重构用户‑视频评分矩阵,引入融有用户活跃度的视频关联正则项和可靠的最近邻正则项,构建了融合融有用户活跃度的视频关联正则项和可靠的最近邻正则项的矩阵分解推荐模型,将潜在特征输入深度神经网络中得到深度神经网络模型的结果,并将深度神经网络模型的结果与矩阵分解的结构结合得到最终的预测评分,提高了预测评分的精度;并利用LDA模型挖掘用户视频评论中相关信息,生成用户类型潜在特征矩阵和视频类型潜在特征矩阵,并将两者结合得到隐藏的信息矩阵,再将隐藏的信息矩阵与原始用户视频评分矩阵相结合生成新的用户‑视频评分矩阵,缓解了冷启动和数据稀疏性问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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