基于神经网络的用户视频评分自动获取方法

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1、第４２卷第１１期计算机科学Ｖｏｌ．４２Ｎｏ．１１２０１５年１１月ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＮｏｖ２０１５基于神经网络的用户视频评分自动获取方法纪淑娟１，２，４３４４王理梁永全赵建立（山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地青岛２６６５９０）１（电子商务江西省高校高水平工程研究中心南昌３３００１３）２（山东商业职业技术学院电子信息学院济南２５０１０３）３４（山东科技大学信息科学与工程学院青岛２６６５９０）摘要在未来的智能电视系统中，真正的智能视频推荐应该是不需要用户评分动作就能

2、自动、准确地获得用户兴趣、爱好并做出推荐的系统。研究无评分动作约束下的用户评分（揭示了他们的兴趣和爱好）自动获取技术是真正的智能推荐必须解决的一个关键问题。给出了一种基于神经网络的用户视频隐性评分自动获取方法。基于用户视频观看行为与评分样本的实验结果表明，该方法可以有效地获取用户的隐性评分信息。关键词智能视频推荐，个性化推荐，隐性评分信息获取，神经网络中图法分类号ＴＰ１８３文献标识码ＡＤＯＩ１０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１５．１１．０２０Ｎｅｕｒａｌ－ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａ

3、ｓｅｄＭｅｔｈｏｄｆｏｒＡｕｔｏｍａｔｉｃＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｏｆＵｓｅｒ’ｓＶｉｄｅｏＲａｔｉｎｇ１，２，４３４４ＪＩＳｈｕ－ｊｕａｎＷＡＮＧＬｉＬＩＡＮＧＹｏｎｇ－ｑｕａｎＺＨＡＯＪｉａｎ－ｌｉ（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｉｎｉｎｇＤｉｓａｓｔｅｒＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＣｏ－ｆｏｕｎｄｅｄｂｙＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅａｎｄＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈ

4、ｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５９０，Ｃｈｉｎａ）１（ＨｉｇｈＬｅｖｅｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ，ＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＣｏｌｌｅｇｅｓａｎｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３，Ｃｈｉｎａ）２（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＳｈａｎｄｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｎａｎ２５０１０３，Ｃｈｉｎａ）３（Ｃｏｌｌｅｇｅ

5、ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５９０，Ｃｈｉｎａ）４ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｆｕｔｕｒｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ，ａｒｅａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｄｅｏｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｈｏｕｌｄｈａｖｅｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆａｕｔｏ－ｍａｔｉｃａｌｌｙａｃｑｕｉｒｉｎｇｕｓｅｒｓ’ｉｎｔｅｒｅｓｔａｎｄｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｗｉｔｈｏｕｔ

6、ｕｓｅｒｓ’ｒａｔｉｎｇａｃｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆａｃｃｕｒａｔｅｌｙｒｅｃｏｍｍｅｎ－ｄｉｎｇｖｉｄｅｏｓｆｏｒｔｈｅｍ．Ｉｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇａｒｅａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｄｅｏｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｗｅｍｕｓｔｓｏｌｖｅｉｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｓｏｍｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｔｈａｔｃａｎａｃｑｕｉｒｅｕｓｅｒｓ’ｒａｔｉｎｇｓ（ｗｈｉｃｈｒｅｖｅａｌｔｈｅｉｒｉｎｔｅｒｅｓｔｓａｎｄｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）ｉｎｃａｓ

7、ｅｏｆｎｏｒａｔｉｎｇａｃｔｉｏｎｓ．Ｔｏａｃｑｕｉｒｅｕｓｅｒ’ｓｉｍｐｌｉｃｉｔｒａｔｉｎｇｏｎｖｉｄｅｏｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｕｒａｌ－ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｓａｍｐｌｅｓａｂｏｕｔｕｓｅｒｓ’ｖｉｄｅｏ－ｖｉｅｗｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒａｎｄｒａｔｉｎｇｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆ－ｆｅｃｔｉｖｅｉｎｇａｉｎｉｎｇｕｓｅｒｓ’ｉｍｐｌｉｃｉｔｒａｔｉｎｇｉｎｆｏｒｍ

8、ａｔｉｏｎ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｄｅｏｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，Ｉｍｐｌｉｃｉｔｒａｔｉｎｇａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ键问题。该问题的解决依赖于两点：（１）无评分视频推荐系统１引言中隐性用户兴趣的获取；（２）基于隐性用户兴趣建立的视频推推荐系统是帮助人们快速发现有用信息的重要工具，它荐算法。第一个问题是难点，也是第二个问题的基础。不仅可以给用户推荐符合个人兴趣的内容，还为用户节省