基于深度学习的短视频推荐系统设计

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摘  要：针对短视频推荐场景中存在的低延迟响应与推荐精度失衡的技术挑战，该研究设计一种双通道动态兴趣建模框架。通过构建基于异构知识图谱的稳态兴趣建模与实时行为感知的瞬态兴趣捕捉协同机制，在确保推荐系统端到端响应时间低于200 ms的工程约束下，有效提升推荐准确度与覆盖率。具体而言，系统采用分阶段兴趣建模策略。（剩余6373字）

试读结束

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