基于多模态神经网络的直播推荐

由于直播数据量大、数据模态多样、实时变化性强,且直播数据具有热点效应,给直播资源的精准推荐提出了更高挑战。为了提高直播推荐的有效性,提出了一种基于多模态神经网络的直播推荐算法,为各种大型媒体平台提供技术保证。首先,通过用户观看时长和评分权重矩阵建立了直播推荐评分准则。然后,在文本数据样本的基础上,选取了视频、图片、音频等多模态特征作为输入数据样本。利用多模态神经网络建立用户和直播资源的推荐算法,并构建直播推荐正则损失函数。以损失函数最小值为优化对象,不断迭代获得最优算法。最后,输入多模态特征,获得直播TOP-K推荐序列,并对推荐序列进行性能评价。实验结果表明,通过合理设置神经网络的层数,所提直播推荐算法在5个不同媒体平台数据中,均获得了较高的推荐性能,为直播平台的精准资源推荐提供了有效的策略支持。

基于大数据分析的个性化推荐在吉林省乡村旅游直播中的运用研究

针对当前乡村旅游直播内容推送缺乏个性化的问题,本文构建了大数据驱动的乡村旅游直播精准推荐系统。系统通过用户及内容多源数据采集与处理、用户画像构建、个性化推荐算法设计和结果展示模块,实现用户兴趣模型与旅游内容的精准匹配。实证结果显示,该推荐系统达到直播内容点击率提升40%、用户黏性增加30%、销售转化提高25%的显著效果。这充分验证了大数据分析与个性化推荐技术在解决当前乡村旅游直播内容推送效能问题中的重要应用价值。