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在线影视平台内容审查与推荐算法优化研究

TOC\o1-2\h\u8207第1章引言 3

521.1研究背景 3

273071.2研究意义 4

161971.3国内外研究现状 4

100871.4研究内容与结构安排 4

5983第2章在线影视平台发展概况 4

327182.1在线影视平台的发展历程 4

187312.1.1早期阶段） 5

87102.1.2野蛮生长阶段） 5

4672.1.3规范化发展阶段（2013年至今） 5

183672.2在线影视平台的类型与特点 5

63162.2.1类型 5

14742.2.2特点 5

18202.3在线影视平台的发展趋势 5

12462第3章在线影视平台内容审查机制 6

217083.1内容审查的必要性 6

186603.2我国内容审查政策与法规 6

170073.3在线影视平台内容审查现状 6

119713.4内容审查的关键技术 7

3995第4章推荐算法概述 7

106344.1推荐系统的概念与分类 7

236864.1.1内容推荐系统 7

242334.1.2协同过滤推荐系统 7

283324.1.3混合推荐系统 8

10984.2常见推荐算法简介 8

60594.2.1基于内容的推荐算法 8

126214.2.2协同过滤算法 8

142814.2.3深度学习推荐算法 8

322804.2.4强化学习推荐算法 8

251064.3推荐算法的发展趋势 8

1251第5章协同过滤推荐算法 9

56055.1用户协同过滤推荐算法 9

13865.1.1算法原理 9

251955.1.2用户相似度计算 9

202675.1.3用户最近邻居选择 9

108345.1.4推荐结果 9

283145.2物品协同过滤推荐算法 9

129845.2.1算法原理 9

156025.2.2物品相似度计算 9

159255.2.3推荐结果 10

121715.3模型优化与改进 10

157085.3.1冷启动问题优化 10

273555.3.2算法扩展性优化 10

102945.3.3多维度推荐融合 10

323995.3.4实时推荐与动态调整 10

28789第6章内容推荐算法 10

70076.1基于内容的推荐算法 10

149726.1.1特征提取 10

226646.1.2用户画像构建 10

152126.1.3推荐算法实现 11

36036.2多特征融合的推荐算法 11

196726.2.1特征选择与融合 11

128786.2.2融合策略 11

27636.2.3算法优化 11

235936.3深度学习在内容推荐中的应用 11

141446.3.1神经网络结构 11

228656.3.2表示学习 11

139026.3.3注意力机制 12

32314第7章混合推荐算法 12

206087.1混合推荐算法概述 12

183047.2常见混合推荐算法介绍 12

54367.2.1加权混合推荐算法 12

243877.2.2切割混合推荐算法 12

177087.2.3分层混合推荐算法 12

282657.2.4聚类混合推荐算法 12

115117.3混合推荐算法的优化与改进 13

84297.3.1动态权重调整 13

232577.3.2算法选择策略 13

157777.3.3利用深度学习技术 13

117307.3.4多维度评价体系 13

299697.3.5用户反馈机制 13

295807.3.6冷启动问题处理 13

26726第8章用户画像与个性化推荐 13

128368.1用户画像构建方法 13

124118.1.1数据收集与预处理 13

259718.1.2特征工程 14

119078.1.3用户画像表示 14

295958.2用户画像在推荐系统中的应用 14

314708.2.1冷启动问题 14

314438.2.2提高推荐准确度 14

113808.2.3动态更新推荐结果 14

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