基于多维度分析的视频推荐方法.pdf
白真****ng
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基于多维度分析的视频推荐方法.pdf
本发明公开了一种基于多维度分析的视频推荐方法,用于解决相关技术中为获知与当前视频相类似的视频的方式操作繁琐且所耗时间长的问题。该方法包括将焦点所在的视频图标记为第一图标,将与第一图标对应的视频记为第一视频,第一视频关联有推荐视频库,推荐视频库内的任意推荐视频与第一视频至少有一个特征要素相同;判断焦点在第一图标的停留时长是否超过停留预设值,若是,则则生成二次判断指令;响应二次判断指令判断第一视频的观看次数是否超过次数预设值,若是,则弹出推荐框,推荐视频的相关内容配合展示于推荐框内。本发明不仅可以使得用户通过
基于多维度的客户分析及管理方法.pdf
本发明涉及数据分析的技术领域,具体为一种基于多维度的客户分析及管理方法,包括以下内容:获取基础额度和客户信息;根据客户信息分析所属客群,根据所属客群生成客群系数;根据客户信息分析各风险因子生成风险系数;根据客户信息分析各风险指标生成调整系数;根据基础额度、客群系数、风险系数和调整系数生成初步授信额度;获取托底额度和盖帽额度;根据托底额度、盖帽额度和初步授信额度生成最终授信额度。采用本方案,能够解决现有技术中,在计算授信额度时,所涉及的维度单一,无法准确评估客户风险的技术问题。
基于短视频多模态特征的短视频推荐模型.pdf
本发明提供了一种基于短视频多模态特征的短视频推荐模型,包括:步骤1,对短视频标题特征,使用TF‑IDF方法进行特征提取,使用PCA降维算法将短视频标题特征向量维度降维到k维;步骤2,提取短视频内容的128维原始特征,使用PCA降维算法将短视频内容特征向量维度降维到k维;步骤3,提取短视频背景音乐的128维原始特征,使用PCA降维算法将短视频背景音乐特征向量维度降维到k维。本发明考虑到不同模态的特征数据对用户产生的用户行为的影响效果是不同的,并利用隐马尔可夫模型去学习短视频的不同模态数据对于用户的影响比重,
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基于多类型视频源的视频播放方法及相关设备.pdf
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