视频节目层次化搜索和推荐方法的研究

来源：计算机技术与发展杂志2018年第07期北京时间：

作者：张赟;沈兵虎;王李冬

摘要：为高效组织视频节目并提升用户观看体验,提出了视频节目的层次化搜索和推荐方法。 首先,上载本地视频节目并导入异构媒资数据,提取其中的重要信息,如标签、人物、关键帧等,并进一步采集用户个人偏好、观看记录等信息。 然后,输入搜索关键词并分析其类型,确定中心人物和视频节目,实现层次化节目搜索和展示。 最后,通过用户喜好、观看行为分析和节目聚类为用户推荐其可能喜欢的视频节目,并采用层次化图结构表示推荐结果。 为了验证该方法的有效性,开发了软件系统,对大量用户进行了实验,结果表明,层次化视频搜索和推荐方法能够显著提升视频观看体验。

关键词：层次化搜索和推荐;异构媒资数据;个人偏好;图结构;节目聚类