一种隐式的视频推荐算法

摘要

一种隐式的视频推荐算法，通过计算用户观看视频的时长占视频总时长的比例，然后对数据分散情况资料进行统计，将此数据作为参数，建立用户与视频的数据透视表，然后计算余弦相似度，排序后将相似度最高的视频进行推荐，根据训练的结果准确率，召回率，来动态调节数据划分时的比例，以达到优化最终的推荐结果的目的。通过深入挖掘用户与视频的关系来推荐，这样可以解决长尾商品推荐不到的问题和数据稀疏的问题，而且此算法时间复杂度低，运算速度快。