基于深度学习的个性化媒体推荐系统算法研究

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中文摘要：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.

作者：

王礼、万一帆

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作者单位：

广州市广播电视台

关键词：

深度学习个性化推荐媒体推荐系统推荐算法用户行为分析

出版年：

2024

广播电视信息

国家广电总局无线电台管理局,中国有线电视网络有限公司

广播电视信息

影响因子：0.242

ISSN：1007-1997

年,卷(期)：2024.31(10)