【摘 要】
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视频推荐属于互联网推荐系统的应用之一,传统的互联网推荐技术中,协同过滤技术是应用最多和最广泛的。但是区别于其他内容的推荐,(如文本信息、音乐、Web网页以及电子商务领
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视频推荐属于互联网推荐系统的应用之一,传统的互联网推荐技术中,协同过滤技术是应用最多和最广泛的。但是区别于其他内容的推荐,(如文本信息、音乐、Web网页以及电子商务领域的推荐等)视频内容的数据量偏大,在推荐的时效性上存在很大的缺陷。较大的视频数据使得算法的时间和空间复杂度较大,推荐效果不佳。根据这一特点,提出了一种基于用户行为信息分析的视频推荐。该方法充分挖掘用户行为信息,以用户行为信息代替视频内容大数据作为推荐的数据集,可以将用户可能感兴趣的视频内容主动推送给用户。实验结果也验证了文中提出的方法的有效性和高效性。
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