智能新媒体音频推荐系统设计与实现

为解决新媒体时代用户面临的音频信息过载和内容选择困难问题,设计一种智能新媒体音频推荐系统。首先,分析智能音频推荐系统的框架,探讨其关键组成部分和工作原理。其次,分析基于协同过滤的音频推荐方法。最后,构建相应的系统原型,并进行系统性能测试。

深度学习在音频资源推荐中的应用策略

近年来,公共图书馆积极推进有声资源数字化建设,提供音频资源服务。与此同时,听阅读也逐渐成为现代人获取信息资源的重要方式。有针对性地推荐优质音频资源可提升读者的体验,增强读者获得感与幸福感。得益于分布式运算的广泛应用、算力的大幅提升,深度学习为音频资源智能推荐中复杂的数据处理、数据间深层隐含关系的挖掘提供了技术解决方案。介绍了公共图书馆提供音频资源服务的情况,阐述了深度学习技术在音频资源推荐方面的优势,提出了深度学习在音频资源推荐中的应用策略。