基于+DNN+算法的移动视频推荐策略.pdf

第 卷 第 期 计 算 机 学 报 ３９ ８ 　 　　 　　 　　 　　 Ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．８ 年 月 ２０１６ ８ Ａｕ ．２０１６ ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＯＭＰＵＴＥＲＳ ｇ 　 基于DNN算法的移动视频推荐策略 陈 亮 汪景福 王 娜 李 霞 　 　 　 （深圳大学信息工程学院 广东 深圳 ５１８０６０） 　 　 摘 要 该文针对移动互联网在线视频服务个性化视频推荐问题，提出了一种基于深度学习（ ）模型 Ｄｅｅ ｌｅａｒｎｉｎ 　 　 ｐ ｇ 的内容推荐策略 深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域获得的突破性进展，为在线视频服务的推荐策略研 ． 究提供了基础 该文工作通过在传统基于内容推荐的基础上，引入深度神经网络（ ， ）词向 ． Ｄｅｅ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ＤＮＮ ｐ 量方法，根据视频的媒资信息和用户的历史行为，将视频特征和用户特征映射在高维向量空间 在构建用户正负行 ． 为与视频向量的余弦距离模型基础上，筛选过滤对所推荐视频感兴趣的用户群，并通过移动互联网应用的消息推 送功能提示移动终端用户观看所推荐的内容 基于在大规模移动视频服务系统中的离线和在线实验，该文所提出 ． 的基于ＤＮＮ算法的推荐策略，相比随机方法、ＣｏｎｔｅｎｔＫＮＮ 以及 ＩｔｅｍＣＦ 等算法，在点击率方面平均分别获得 、 和 的相对提升，在覆盖率方面一定程度上避免了推送活跃用户的偏颇问题，从整体上得到了较好 １０６％ ４１％ ５７％ 的推荐效果． 关键词 移动互联网；深度学习；词向量；消息推送；基于内容推荐；机器学习 　 中图法分类号 号 ／ ＴＰ３９３ DOI １０．１１８９７ ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１６．０１６２６ 　　　 DNNBasedMobileOnlineVideo Recommendation ＣＨＥＮ Ｌｉａｎ ＷＡＮＧＪｉｎ -Ｆｕ ＷＡＮＧ