[发明专利]一种视频推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201710687544.3 | 申请日： | 2017-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN107515909B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 张桐;刘海宝;汪念 | 申请（专利权）人： | 深圳市云网拜特科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/78 | 分类号： | G06F16/78;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市顺天达专利商标代理有限公司 44217 | 代理人： | 李琴 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种视频推荐方法，包括：采集用户信息数据、视频信息数据和用户观看视频所产生的行为信息数据；根据所采集的数据建立因子分解机模型，并训练强化学习网络模型；获取用户截止到当前所观看视频的历史行为信息数据，并根据所述历史行为信息数据，基于所述因子分解机模型和训练后的强化学习网络模型，获得用户的推荐视频；记录用户对所述推荐视频的实际反馈信息，并根据所述实际反馈信息优化所述因子分解机模型和所述训练后的强化学习网络模型。本发明还公开了一种视频推荐系统。本发明能够有效提高视频推荐的准确率和推荐速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 视频 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种视频推荐方法，其特征在于，包括：采集用户信息数据、视频信息数据和用户观看视频所产生的行为信息数据；根据所采集的数据建立因子分解机模型，并训练强化学习网络模型；获取用户截止到当前所观看视频的历史行为信息数据，并根据所述历史行为信息数据，基于所述因子分解机模型和训练后的强化学习网络模型，获得用户的推荐视频；记录用户对所述推荐视频的实际反馈信息，并根据所述实际反馈信息优化所述因子分解机模型和所述训练后的强化学习网络模型。
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