基于机器学习的视频识别与自适应推送算法
向志华
梁玉英
广东理工学院 信息技术学院,广东 肇庆526100
摘要：针对短视频推荐的广告与视频内容无关,而导致的投放收益低和用户体验差的问题,提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧,使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键帧中包含的物品,并使用基于用户偏好的广告推荐算法实时更新用户的偏好权重.算法实现与仿真测试结果表明,所提出的方法可以满足实时用户推荐系统的需求,并能够根据用户的偏好情况进行广告推荐,实现84.19％的推荐准确率.
关键词：深度学习内容推荐目标检测关键帧行为分析广告颜色直方图推荐系统
分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：广东省普通高校特色创新类项目(2019KTSCX249)广东理工学院科技项目(2019GKJZK002)
论文发表日期：2022-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 336-340 )
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