基于本体的网络新媒体视频用户兴趣判定模型设计与仿真

摘要

cqvip:随着互联网通信技术的飞速发展,网络新媒体视频已经成为电子商务推广的主要形式。当前,网络运营商普遍采用个性化推荐系统来为用户提供网络新媒体视频观看服务,但是个性化推荐系统的用户视频观看兴趣判定准确率不高,没有完全迎合用户兴趣,甚至在一定程度上会造成用户对网络新媒体视频的反感。为了解决用户视频观看兴趣判定准确率不高的问题,文章设计并提出了基于本体的网络新媒体视频用户兴趣判定模型,该模型以本体为基本单元,根据网络新媒体视频特征,分别生成网络新媒体视频的类别本体、描述本体、主演本体、标题本体,然后建立了类别兴趣分量计算模块、关键字兴趣分量计算模块、兴趣精确度纠正模块,从而实现对用户视频观看长短期兴趣的精准判定。经过仿真测试发现,该模型对用户视频观看长短期兴趣判定准确性较高,能够针对绝大多类型的用户,通用性能较好。