检索结果-内蒙古大学图书馆

一种影片推荐系统及影片推荐方法。影片推荐系统包含虚拟现实装置以及服务器。虚拟现实装置包含脑波传感器及处理器。脑波传感器用以撷取第一脑波资料。处理器耦接该脑波传感器，并接收第一脑波数据。服务器耦接虚拟现实装置。服务器根据对应于第一脑波数据的第一情绪数据产生推荐列表，并传送推荐列表至虚拟现实装置。其中推荐列表具有复数个影片列表，以供虚拟现实装置播放至少一影片。本发明可以适应性地记录、更新与推荐适合用户当前情绪的影片，可克服目前的影片分类不符合用户实际上情绪的问题，让用户的情绪状态符合播放的影片，提升用户对于观看影片的信赖感及满足感。同时推荐影片的过程中不会造成用户的任何奇异感。

关键词：虚拟现实装置影片脑波传感器脑波影片推荐系统处理器服务器服务器耦接播放情绪数据情绪状态情绪复数耦接撷取传送分类更新观看记录

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游戏攻略影片推荐系统、攻略提供装置及其方法

游戏攻略影片推荐系统、攻略提供装置及其方法

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作者：陈誉云丁羿慈黄显诏中国台湾新北市汐止区大同路二段125号3楼

本申请公开一种游戏攻略影片推荐系统、攻略提供装置及其方法，适于与数据服务器通信，攻略提供装置的处理模块依据输入装置的驱动信号撷取游戏单元的游戏影音信息的一片段为待查影音信息，并分析待查影音信息而生成待查特征，数据服务... 详细信息

标准号: CN113010732A

本申请公开一种游戏攻略影片推荐系统、攻略提供装置及其方法，适于与数据服务器通信，攻略提供装置的处理模块依据输入装置的驱动信号撷取游戏单元的游戏影音信息的一片段为待查影音信息，并分析待查影音信息而生成待查特征，数据服务器根据待查特征查找对应的至少一个影音攻略信息，其由处理模块生成影音攻略信息清单，再依据输入装置的操控信号自影音攻略信息清单中选择一者，被选到的影音攻略信息清单中的对应者为待显示攻略影像，最后显示影音攻略信息清单或待显示攻略影像；据以实现于游戏画面中自动推荐游戏者所需的影音攻略信息的功效。

关键词：影音影音信息数据服务器处理模块输入装置提供装置游戏影像影片推荐系统操控信号驱动信号特征查找游戏单元游戏画面撷取通信申请分析

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Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐

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计算机工程与应用 2017年第10期53卷 79-84页

作者：缪雪峰陈群辉胡罗凯刘进武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室武汉430070 湖北第二师范学院计算机学院武汉430070

响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配程度低是当前影片推荐系统迫切需要解决的问题。针对上述挑战,提出Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐方法。它利用分布式并行计算技术Spark进行加速,来提高系统对于海量数据的检索与... 详细信息

响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配程度低是当前影片推荐系统迫切需要解决的问题。针对上述挑战,提出Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐方法。它利用分布式并行计算技术Spark进行加速,来提高系统对于海量数据的检索与计算速度,从而减少了系统响应时间。同时该方法将"上下文推荐"和"交替最小二乘的协同过滤(ALS)"融合成一种混合推荐方法,提高了系统的推荐精度。实验结果表明,所提出的混合推荐方法有不错的效果。

关键词：影片推荐系统 Spark平台上下文信息混合推荐

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基于本体论的个性化影片推荐技术研究

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电子技术（上海） 2009年第10期36卷 62-65页

作者：李宁王子磊郑涛中国科学技术大学中科院网络传播系统与控制重点实验室网络传播系统与控制安徽省重点实验室中国科学技术大学自动化系

个性化影片推荐服务是解决目前网络及家庭数字电视应用中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法。针对影片点播应用,给出了个性化影片推荐服务的体系结构、影片数据建模、用户兴趣偏好模型进行了研究,实现无需用户输入... 详细信息

个性化影片推荐服务是解决目前网络及家庭数字电视应用中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法。针对影片点播应用,给出了个性化影片推荐服务的体系结构、影片数据建模、用户兴趣偏好模型进行了研究,实现无需用户输入传统推荐方法所需相关个性兴趣信息即可返回与用户当前兴趣相关的影片推荐列表,提出了基于本体论的影片模型,并建立用户兴趣偏好模型,给出了对推荐过程中结合用户信息反馈对推荐结果进行自适应的调整算法。

关键词：个性化服务影片推荐系统本体论用户模型自适应调整算法

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Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐

Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐

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第六届中国计算机学会服务计算学术会议

作者：缪雪峰陈群辉胡罗凯刘进武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室湖北武汉430070 湖北第二师范学院计算机学院湖北武汉430070

响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配程度低是当前影片推荐系统迫切需要解决的问题.针对上述挑战,本文提出Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐方法.它通过利用分布式并行计算技术使Spark进行加速,来提高系统对于海量数据... 详细信息

响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配程度低是当前影片推荐系统迫切需要解决的问题.针对上述挑战,本文提出Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐方法.它通过利用分布式并行计算技术使Spark进行加速,来提高系统对于海量数据的检索与计算速度,从而减少了系统响应时间.同时该方法将"上下文推荐"和"交替最小二乘的协同过滤(ALS)"融合成一种混合推荐方法,从而提高了系统的推荐精度.实验结果表明本文所提出的混合推荐方法有不错的效果.

关键词：影片推荐系统 Spark平台分布式并行计算上下文信息协同过滤混合推荐思想

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