Efficient Barrage Video Recommendation Algorithm Based on Convolutional and Recursive Neural Network,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
Efficient Barrage Video Recommendation Algorithm Based on Convolutional and Recursive Neural Network
並列篇名
Efficient Barrage Video Recommendation Algorithm Based on Convolutional and Recursive Neural Network
作者 Ping HeSiyuan MaWeidong Li
英文摘要
Convolutional neural network has been widely used in recommendation methods. Recursive convolutional neural network not only has the advantages of automatic feature extraction, but also effectively captures the features before and after the time series. However, the traditional video recommendation process has the problems of low time efficiency and low accuracy. To solve the above problems, this paper proposes a method that is based on convolutional recurrent neural network in the barrage video recommendation. Firstly, according to the number of barrage videos, the method selects the preferable video fragments of users, and adopts the kmeans clustering method to extract key frames from video. Secondly, we use a convolution and recursive neural network model (RCNN) to classify the similar video fragments. Finally, the recommendation can be achieved by the similarity between video fragments. Experimental results demonstrate the effectiveness and better performance of the proposed method.
起訖頁 1241-1251
關鍵詞 BarrageConvolutional neural networkRecursive neural networkVideo recommendation
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202111 (22:6期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642021112206004  複製DOI
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