基于用户观看行为分析的个性化视频推荐算法研究

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摘  要：随着5G技术的普及，短视频用户的规模空前庞大，视频资源的数量随之暴涨，视频站点如何向用户推送他感兴趣的内容成为了研究的热点。聚焦于基于用户观看行为分析的个性化视频推荐算法，旨在深入剖析用户行为数据，研发出高效、精准且具备良好可解释性的推荐算法，以提升视频推荐的质量和用户体验。同时，将深度学习模型与传统推荐算法相结合，显著提升了推荐的准确性和效率，也为解决推荐算法中的冷启动问题提供了新的思路和方法。（剩余8287字）

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