| 基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法 |
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| 引用本文： | 顾秋阳,琚春华,吴功兴.基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法[J].电信科学,2021,37(2):82-98. |
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| 作者姓名： | 顾秋阳 琚春华 吴功兴 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学管理学院,浙江杭州 310023;浙江工商大学,浙江杭州 310018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(No.71571162);浙江省社会科学规划重点课题项目(No.20NDJC10Z);国家社会科学基金应急管理体系建设研究专项(No.20VYJ073);浙江省哲学社会科学重大课题项目(No.20YSXK02ZD)。 |
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| 摘 要： | 现今常用的线性结构视频推荐方法存在推荐结果非个性化、精度低等问题,故开发高精度的个性化视频推荐方法迫在眉睫。提出了一种基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法,对文本和视觉两种数据模态进行视频推荐。具体来说,所提方法首先使用词袋和TF-IDF方法描述文本数据,然后将所得特征与从视觉数据中提取的深层卷积描述符进行融合,使每个视频文档都获得一个多模态描述符,并利用自编码器构造低维稀疏表示。本文使用3个真实数据集对所提模型进行了实验,结果表明,与单模态推荐方法相比,所提方法推荐性能明显提升,且所提视频推荐方法的性能优于基准方法。
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| 关 键 词： | 自编码器 多模态表示 数据融合 视频推荐 |
Fusion of auto encoders and multi-modal data based video recommendation method |
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| GU Qiuyang,JU Chunhua,WU Gongxing.Fusion of auto encoders and multi-modal data based video recommendation method[J].Telecommunications Science,2021,37(2):82-98. |
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| Authors: | GU Qiuyang JU Chunhua WU Gongxing |
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| Institution: | (Zhejiang University of Technology,School of Management,Hangzhou 310023,China;Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | autoencoder multi-modal representation data fusion video recommendation |
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