基于知识图谱的视听网站推荐算法性能优化方法及系统

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基于知识图谱的视听网站推荐算法性能优化方法及系统
申请号:CN202410773160
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118349747B
公开日期:2024-08-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于知识图谱的视听网站推荐算法性能优化方法及系统,涉及电子数字数据处理技术领域,该方法包括以下步骤:基于视听网站产生的视听数据,构建知识图谱;利用改进的聚类算法获取用户个性化数据,并结合知识图谱及深度学习算法,建立视听网站推荐模型;利用参数优化算法对视听网站推荐模型进行参数优化,获得最优参数。本发明通过构建知识图谱,不仅能够识别出视听内容之间的关联性,还能揭示出用户与视听内容之间的潜在联系,结合用户个性化数据和深度学习算法,能够精确地捕捉和理解用户的兴趣和偏好,从而提供更加符合用户需求的推荐内容,提升用户的满意度。
技术关键词
视听 深度学习算法 构建知识图谱 性能优化方法 参数优化算法 粒子 推荐算法 知识图谱构建 注意力机制 核心 性能优化系统 信息抽取技术 遗传算法 生成数据集