基于Web挖掘的个性化视频推荐系统设计与实现
伴随着蓬勃发展的视频业务及内容，海量的视频信息常常导致用户选择困难，视频推荐技术随之诞生。传统的协同过滤算法存有推荐精度不高以及系统自身冷启动等问题。文章中设计并开发出一种基于Web挖掘的个性化视频推荐系统。该方法是采用用户Web日志模式进行分析，搜聚用户行为与属性建立效用数据矩阵，生成目标用户兴趣模型，在针对稀疏数据处理中采用PCA方式进行数据降维处理，也将内容和协同过滤的推荐优势同构化形成混合推荐算法，改进相似度计算方式。最终，实验结果验证了基于内容和协同过滤的混合推荐算法的平均绝对误差（MAE）比传统的基于内容或协同过滤算法整体降低了15%和6%。最后，利用Python Web技术和文章改进的算法搭建了电影推荐的原型系统。
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