基于用户偏好的多媒体视频个性化智能推荐方法研究

为了满足用户个性化需求,提出基于用户偏好的多媒体视频个性化智能推荐方法。采集用户历史浏览行为数据,对提取的视频特征向量作相似度计算,生成视频候选集,建立视频浏览兴趣点(PoI)关联图,根据用户浏览时间计算其对不同类别视频PoI的兴趣偏好度,选择排名靠前的N个视频生成推荐列表,实现多媒体视频个性化智能推荐。实验结果表明,该方法可实现多媒体视频个性化推荐,当其维度为180时,视频推荐的Top-1指标最高;兴趣吻合度指标均值达到94.9%,Top-1均值为95.51%。

基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法

随着全球定位系统(GPS)等定位设备的普及,用户可方便地记录其GPS轨迹,这使得自动从用户的GPS轨迹中发现兴趣地点(POI)(如餐厅、商场、景点)并在用户之间进行推荐成为可能。因此,本文提出了一种基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法。该方法与现有主流的兴趣地点推荐平台具有以下不同:首先,现有平台假设兴趣地点是事先已知的,而该方法通过一个层次化聚类算法从用户GPS轨迹中自动挖掘兴趣地点。其次,现有平台的推荐模式为平台向用户推荐,因此仅考虑了用户的偏好,忽略了用户之间的社交关联对推荐效果的影响。针对此问题,该方法基于用户交叠访问行为计算用户之间的社交信任度,基于用户访问行为的相似性计算其对兴趣地点偏好的相似度,在此基础上提出了一种能够融合用户信任度和相似度的评分算法。文本基于真实GPS轨迹数据对提出的方法进行了评测,实验结果表明,本文所提方法的综合推荐性能明显优于简单的基于访问数量的推荐方法、仅基于用户信任度的推荐方法及仅基于偏好相似度的推荐方法。