基于3D卷积、LSTM和负反馈的短视频推荐模型构建与优化

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：为解决短视频行业蓬勃发展所带来的“信息过载”问题，本文提出一种融合3D卷积神经网络（3DCNN）、长短时记忆网络（LSTM）和负反馈机制的多维短视频推荐模型。文中详细阐述了模型的构建流程，包括短视频标签与特征提取、用户信息及行为数据的提取，以及利用负反馈机制开展视频推荐的具体方法，并从数据处理、模型优化和训练过程三个方面提出了优化思路。（剩余4361字）

试读结束

目录
monitor