基于关联规则挖掘的跨网络知识关联及协同应用

随着社交媒体的兴起,各种社交媒体服务应运而生,社交媒体多源化现象越来越明显。一种基于关联规则挖掘的方法可以用来分析研究社交媒体多源现象,即通过同一个用户与不同社交媒体上多源数据的行为交互,挖掘社交媒体多源数据知识关联,进而设计跨网络协同的视频推荐应用。本研究框架主要分为3个步骤:(1)基于主题建模的知识发现,对用户和视频进行主题建模,得到其在主题层上的表示;(2)基于关联规则挖掘的跨网络知识关联,以跨网络共同用户作为连接不同网络的桥梁,利用关联规则的方法挖掘不同网络间的知识关联;(3)基于跨网络知识发现的冷启动视频推荐,将用户和视频映射到同一主题空间并进行主题匹配,最终进行视频推荐。实验结果表明,通过跨网络用户协同,该跨网络知识关联方法能得到除了语义关联外更加灵活有效的跨网络关联,并在冷启动的跨网络视频推荐中取得较好的推荐效果。     

ImageGraberll速成电影缩略图

视频缩略图的作用不容小觑，除了可以实现影片内容的快速浏览，也可以在发布或分享时给他人最直观的感受。网络视频发布时附带的缩略图并不是手动截取的，在专用软件的帮助下，获取视频缩略图非常简单。     

图表示学习短视频智能推荐研究综述

随着短视频数量的爆发式增长, 精准的个性化短视频推荐成为学术界和工业界的迫切需求。然而,现有的推荐方法没有考虑实际的短视频具有数据多源异构多模态、用户行为复杂多样、用户兴趣动态变化等特点。短视频模态间的语义鸿沟、社交网络用户多行为挖掘、用户动态兴趣捕捉依然是短视频推荐领域面临的三个重要问题。针对当前推荐系统存在的问题,并充分考虑短视频推荐系统的实际需求,本文介绍了短视频推荐中基于图表示学习的短视频推荐方法;研究了短视频异构多模态特征表示,充分挖掘视频内容特征并进行高效融合;研究了短视频社交网络用户多行为表示,通过社交网络用户多种行为挖掘更细粒度的用户偏好;研究了用户的动态偏好表示方法,通过利用时序信息建模用户的动态兴趣,保证推荐结果的准确度并增加其多样性与个性化。本研究可在理论和实践上推进基于图特征学习的短视频推荐研究,也可作为短视频推荐系统的关键技术。     

基于弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法

针对互联网上大量自制视频缺少用户评分、推荐准确率不高的问题,提出一种融合弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法（VRDSA）。首先,对视频的弹幕评论进行情感分析,得到视频的情感向量,之后基于情感向量计算视频之间的情感相似度;同时,基于视频的标签建立主题模型来得到视频标签的主题分布,并使用主题分布计算视频之间的主题相似度;接着,对视频的情感相似度和主题相似度进行融合得到视频间的综合相似度;然后,结合视频间的综合相似度和用户的历史记录得到用户对视频的偏好度;同时通过视频的点赞量、弹幕量、收藏数等用户互动指标对视频的大众认可度进行量化,并结合用户历史记录计算出视频的综合认可度;最后,基于用户对视频的偏好度和视频的综合认可度预测用户对视频的认可度,并生成个性化推荐列表来完成视频的推荐。实验结果表明,与融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法（DRCFT）以及嵌入LDA主题模型的协同过滤算法（ULR-itemCF）相比,所提算法推荐的准确率平均提高了17.1%,召回率平均提高了22.9%,F值平均提高了22.2%。所提算法对弹幕进行情感分析,并融合主题模型,以此来完成对视频的推荐,并且充分挖掘了弹幕数据的情感性,使得推荐结果更加准确。     

S3C4510B在远程网络视频监控中的应用

本文介绍了一种基于网络的嵌入式远程视频监控系统。设计采用BT829B和IME6400对模拟视频进行采样与编码,然后在S3C4510B的控制下发送到网络上,用户可以通过浏览器观看监控现场的图像。     

融合评论分析和隐语义模型的视频推荐算法

针对网络视频元数据信息缺失严重和多媒体数据本身特征难以提取等问题,提出了融合评论分析和隐语义模型的网络视频推荐算法.从视频评论入手,通过分析用户对不同视频的评论内容以判断其情感倾向并加以量化,继而构建用户对项目的虚拟评分矩阵,弥补了显式评分数据稀疏性问题.考虑到网络视频的多元性和高维度特性,为了深度挖掘用户对网络视频的潜在兴趣,针对虚拟评分矩阵采用隐语义模型(LFM)对网络视频分类,在传统的用户—项目二元推荐系统基础之上添加虚拟类目信息以进一步发掘用户—类目—项目关联关系.实验在多重标准下进行,对YouTube评论集的实验表明,所提推荐方法获得了较高的推荐精度.     

结合内容特征提取和弹幕文本的短视频推荐模型构建及仿真

针对现有短视频推荐准确率不高的问题，提出一种融合视频内容与弹幕文本分析的短视频推荐方法。该推荐方法中首先采用LDA模型提取弹幕文本主题，然后提取出短视频内容特征，再根据短视频的高光时刻生成候选推荐列表；在候选推荐列表生成基础上，运用RNN对用户的长期兴趣进行建模，使用门控单元GRU处理短期兴趣，最终提出了一种结合长短期的短视频推荐模型，对用户进行推荐。结果证明，深度学习方法可最大化地获取短视频的内容特征，提高处理效率；结合用户长短期兴趣的短视频推荐模型在准确率、召回率以及MRR平均倒数排名等评价指标上优于其他目前使用广泛的推荐模型。由此说明，提出的推荐方法，可以更好地运用在实际推荐中。     

海服务中面向在线视频服务的测量与推荐系统

在线视频服务用户选择服务质量最佳的视频服务提供商,其存在的主要问题是来自于用户网络的异构性和动态性。为此,基于海服务架构,设计并实现一个面向在线视频服务的测量和推荐系统。模拟大量用户端节点进行测量,并根据测量结果预测用户的体验质量,据此向用户提供实时服务源推荐。运用该系统构建一个包含10家视频网站的视频测量和推荐系统,观测9个月的数据并进行分析。实验结果表明,该测量与推荐系统可以向用户提供服务源推荐,使用户获得当前网络状况下对该视频内容最佳的观看体验。     

基于视频推荐技术的无线网络视频服务器设计

无线网络视频服务器中视频推荐技术已成为重要技术之一,视频推荐技术是为了用户在使用无线网络是视频务器时,更快的找到感兴趣的视频;采用当前方法对用户进行视频推荐时,未考虑用户的兴趣偏好是否随着时间有所变化,使视频推荐出现偏差;为此,提出一种基于视频推荐技术的无线网络视频服务器设计方法;该方法首先使用无线网络视频服务器硬件部分的MPEG-4进行视频数据采集,并对MPEG-4采集的视频数据进行整理;在由软件部分把采集到的视频数据储存到缓冲区,进行视频缓冲,并建立视频数据队列进行视频数据输送;以计算无线网络视频的相似度来搜索相近视频,将搜索到的视频与目标用户观看过的视频进行对比,对比相似度越接近1,则说明用户对推荐视频感兴趣的几率大,反之越接近-1用户对推荐视频越不感兴趣;此计算方法能有效的从海量视频数据中快速的搜索出目标用户感兴趣视频;实验结果表明,将视频推荐技术应用到无线网络视频中可以迅速准确的搜索出目标用户感兴趣视频。     

关于视频推荐系统数据处理方法的分析

视频推荐系统作为一种重要的应用,可以帮助用户在网站中海量的视频库里找到其感兴趣的视频,同时也可以帮助用户挖掘出自己本身的兴趣。而视频推荐系统中核心和关键的部分是推荐算法,它在很大程度上决定了视频推荐系统的类型和性能的优劣。本文分析了视频推荐系统的常见架构并展示了优化后的推荐算法流程,在处理海量数据的真实应用背景下提出了总结出应用于视频推荐系统中的数据处理方法。     

基于NET的视频管理系统的研究

目前,网络的发展日新月异,人们已不再满足于单调的文字或者图像,而希望能在网上浏览和上传视频。视频管理系统致力于为广大用户提供优质的视频浏览平台,用户可以通过本网站来在线收看视频、下载视频和上传视频,管理员可以通过此系统管理给用户更好的服务。旨在用ASP.NET和SQL Server 2008开发一个多媒体资源管理系统,以方便人们在网络上浏览、共享多媒体资源和交流。     

基于聚类层次模型的视频推荐算法

目前推荐系统存在评论数据稀疏、冷启动和用户体验度低等问题,为了提高推荐系统的性能和进一步改善用户体验,提出基于聚类层次模型的视频推荐算法。首先,从相关用户方面着手,通过近邻传播（AP）聚类分析得到相似用户,从而收集相似用户中的历史网络视频数据,进而形成视频推荐集合;其次,利用用户行为的历史数据计算出用户对视频的喜好值,再把视频的喜好值转换成视频的标签权重;最后,通过层次分析模型算出视频推荐集合中用户喜好视频的排序,产生推荐列表。基于MovieLens Latest Dataset和YouTube视频评论文本数据集,实验结果表明所提算法在均方根误差和决策精度方面均表现出良好的性能。     

针对用户兴趣的视频精彩片段提取

目的 视频精彩片段提取是视频内容标注、基于内容的视频检索等领域的热点研究问题。视频精彩片段提取主要根据视频底层特征进行精彩片段的提取,忽略了用户兴趣对于提取结果的影响,导致提取结果可能与用户期望不相符。另一方面,基于用户兴趣的语义建模需要大量的标注视频训练样本才能获得较为鲁棒的语义分类器,而对于大量训练样本的标注费时费力。考虑到互联网中包含内容丰富且易于获取的图像,将互联网图像中的知识迁移到视频片段的语义模型中可以减少大量的视频数据标注工作。因此,提出利用互联网图像的用户兴趣的视频精彩片段提取框架。方法 利用大量互联网图像对用户兴趣语义进行建模,考虑到从互联网中获取的知识变化多样且有噪声,如果不加选择盲目地使用会影响视频片段提取效果,因此,将图像根据语义近似性进行分组,将语义相似但使用不同关键词检索得到的图像称为近义图像组。在此基础上,提出使用近义语义联合组权重模型权衡,根据图像组与视频的语义相关性为不同图像组分配不同的权重。首先,根据用户兴趣从互联网图像搜索引擎中检索与该兴趣语义相关的图像集,作为用户兴趣精彩片段提取的知识来源;然后,通过对近义语义图像组的联合组权重学习,将图像中习得的知识迁移到视频中;最后,使用图像集中习得的语义模型对待提取片段进行精彩片段提取。结果 本文使用CCV数据库中的视频对本文提出的方法进行验证,同时与多种已有的视频关键帧提取算法进行比较,实验结果显示本文算法的平均准确率达到46.54,较其他算法相比提高了21.6%,同时算法耗时并无增加。此外,为探究优化过程中不同平衡参数对最终结果的影响,进一步验证本文方法的有效性,本文在实验过程中通过移除算法中的正则项来验证每一项对于算法框架的影响。实验结果显示,在移除任何一项后算法的准确率明显降低,这表明本文方法所提出的联合组权重模型对提取用户感兴趣视频片段的有效性。结论 本文提出了一种针对用户兴趣语义的视频精彩片段提取方法,根据用户关注点的不同,为不同用户提取其感兴趣的视频片段。     

一种基于用户播放行为序列的个性化视频推荐策略

本文针对在线视频服务网站的个性化推荐问题,提出了一种基于用户播放行为序列的个性化推荐策略.该策略通过深度神经网络词向量模型分析用户播放视频行为数据,将视频映射成等维度的特征向量,提取视频的语义特征.聚类用户播放历史视频的特征向量,建模用户兴趣分布矩阵.结合用户兴趣偏好和用户观看历史序列生成推荐列表.在大规模的视频服务系统中进行了离线实验,相比随机算法、基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤传统推荐策略,本方法在用户观看视频的Top-N推荐精确率方面平均分别获得22.3%、30.7%和934%的相对提升,在召回率指标上分别获得52.8%、41%和1065%的相对提升.进一步地与矩阵分解算法SVD++、基于双向LSTM模型和注意力机制的Bi-LSTM+Attention算法和基于用户行为序列的深度兴趣网络DIN比较,Top-N推荐精确率和召回率也得到了明显提升.该推荐策略不仅获得了较高的精确率和召回率,还尝试解决传统推荐面临大规模工业数据集时的数据要求严苛、数据稀疏和数据噪声等问题.     

融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法

针对弹幕视频网站通常不为用户提供评分功能并且使用弹幕池策略以降低存储压力导致的缺少用户评分和无法准确建模用户主题的问题,提出融合主题模型和协同过滤的弹幕视频推荐算法（DRCFT）。首先根据用户行为构造隐式评分矩阵,并得到项目评分相似度;其次建立LDA主体模型,生成项目主题,计算项目主题相似度;再加权生成综合项目相似度,由此结合评分矩阵计算用户—项目预测评分;然后对项目主题相似度矩阵进行sigmoid惩罚,结合用户历史记录得到用户—项目主题相似度;最后将用户—项目主题相似度作为权重,与预测评分相乘,得到最终的预测评分。对比实验表明,该算法能够得到合理的推荐结果,提高推荐的准确性。     

LDA模型在网络视频推荐中的应用

视频推荐系统最主要的功能就是从用户的历史行为中发现用户兴趣偏好,然后找出其可能感兴趣的视频并展示给用户。该文针对用户的视频选择过多、视频转化率较低等问题,提出了一种基于LDA模型的电影推荐方法。首先将视频的评论文本集转化为评论-主题-词语的三层贝叶斯模型,提取每个视频的评论关键词,再基于目标用户的历史行为发现其偏好的视频关键词集合,最后利用杰卡德相似系数,预测用户可能感兴趣的视频,以实现基于内容的个性化视频推荐服务。实验表明,该方法可以提高视频推荐的精度,使得视频转化率得到较好的提升。     

基于FM与DQN结合的视频推荐算法

推荐系统是利用多种信息过滤方法,过滤冗余信息,准确向用户推荐其具有兴趣点的信息的技术.传统的推荐系统在处理信息过载的问题上取得良好的效果,被广泛应用于电子商务、视频推荐、音乐电台、社交网络等领域.但在冷启动,推荐的多样性等问题上传统的推荐系统仍存在缺陷.针对以上问题,论文使用场感知因子分离机FM模型做特征组合与处理高维稀疏特征,使用深度神经网络模型作为Deep Q-Leanrning算法的值函数网络,使用Deep Q-Leanrning深度强化学习算法作为决策函数解决推荐准确性与多样性问题.该算法在视频推荐的应用中,视频推荐准确度略高于传统的推荐算法,视频多样性推荐效果明显优于传统的推荐算法.     

社交网络服务中的多维空间视频推荐算法

视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动和数据稀疏的问题。为此,提出一种社交网络服务中的多维空间视频推荐算法。综合分析构成视频社会化网络的多维信息源要素,在此基础上,通过构建多维聚类空间,进而实现基于多维聚类空间的视频推荐算法,利用构成视频社会化网络的多维信息源要素,为视频的个性化推荐提供信息来源,以解决冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,该算法在视频推荐准确度方面相对于传统视频推荐算法有明显提高。     

基于神经网络的用户视频评分自动获取方法

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。     

用FrontPage制作缩略图和图片重叠效果

一、图像缩略图的编辑 图像的缩略图是指把图像按原比例缩小,可作为原图的预览,这在网络速度比较慢时可快速地显示图片的概图。当你的网页上有大型图片时,这可能让访问者花费很长的时间来下载,此时缩略图就很有用。与其强迫站点访问者来下载大图片,还不如提供一个缩略图,让访问者先睹为快,然后再来选择是否要单击它来观看其完整版本。