[发明专利]一种拟探索视频特征数据的语义低维特征的获取方法在审
| 申请号： | 201710580367.9 | 申请日： | 2017-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN108470136A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 王庆军;岳峻;王刚;刘启明 | 申请（专利权）人： | 王庆军 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种拟探索视频特征数据的语义低维特征的获取方法，包括先进行视频模型构建；包括视频关键帧提取、加密特征提取和交流学习降维；再进行用户模型构建；包括用户行为数据提取、用户行为分析和计算用户偏好模型；最后进行推荐算法实现；包括协同过滤装置、基于内容的推荐和混合推荐算法，本发明通过对用户行为分析，计算用户偏好模型，研究视频推荐中用户建模方法；在完成海量视频的语义低维表示后，研究基于混合推荐的视频推荐算法中的加权和分级策略；从用户反馈角度出发，研究基于隐式相关反馈的视频混合推荐算法，对原有推荐结果进一步修正。 | ||
| 搜索关键词： | 语义 低维 算法 用户偏好模型 用户行为分析 视频特征 视频推荐 用户模型构建 用户行为数据 视频关键帧 海量视频 加密特征 视频混合 视频模型 算法实现 协同过滤 用户反馈 用户建模 加权和 分级 构建 降维 隐式 研究 探索 修正 反馈 交流 学习 | ||
【主权项】：
1.一种拟探索视频特征数据的语义低维特征的获取方法，其特征在于：包括如下步骤：1)先进行视频模型构建；包括视频关键帧提取、加密特征提取和交流学习降维；2)再进行用户模型构建；包括用户行为数据提取、用户行为分析和计算用户偏好模型；3)最后进行推荐算法实现；包括协同过滤装置、基于内容的推荐和混合推荐算法。
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