基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计与实现

为了提高数字媒体推荐能力,提出基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计方法。构建数字媒体推荐的大数据信息采集和项目分布模型,采用关联规则调度的方法,提取数字媒体的用户行为本体特征,建立数字媒体推荐的用户行为特征检测模型。在LDA模型中,进行数字媒体推荐的模糊决策调度和特征映射处理,结合模糊C均值聚类方法,进行数字媒体推荐中用户行为特征的自适应聚类,计算数字媒体用户行为的联合信息熵,根据熵权分布进行数字媒体推荐模型的算法优化设计。在B/S构架体系下进行数字媒体推荐系统的软件开发设计,仿真实验结果表明,采用该方法进行数字媒体推荐的准确性较高,误差较小,提高了数字媒体推荐的实时性和满意度水平。

基于深度学习的个性化媒体推荐系统算法研究

本文结合推荐系统的类型与发展现状,深入分析了深度学习在媒体推荐系统中的优势及其在用户行为分析中的应用,优化并实现了融合用户与媒体内容多模态特征的深度学习推荐算法,利用深度神经网络对高维、非线性的用户—物品交互关系进行建模。通过改进数据预处理、模型训练、超参数优化等关键环节,显著提升了模型的性能和泛化能力。同时,通过提高推荐结果的多样性和新颖性等策略,增强用户体验。