基于深度学习的IPTV机顶盒视频内容智能推荐方法

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基于深度学习的IPTV机顶盒视频内容智能推荐方法
申请号:CN202511283909
申请日期:2025-09-09
公开号:CN120769118B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的IPTV机顶盒视频内容智能推荐方法,方法包括数据收集、数据优化处理、个性化视频内容推荐、推荐视频内容优化排序和视频内容智能推荐。本发明涉及数字数据处理技术领域,具体是指基于深度学习的IPTV机顶盒视频内容智能推荐方法,本方案创新性地结合用户偏好与业务约束的视频内容智能推荐方法,实现了个性化与业务需求平衡;创新性地提出多视图的用户视频交互图构建、双层注意力机制和设计多层次对比损失函数的方法,实现更精准的个性化视频内容推荐;设计了排序优化目标函数,通过种群角色差异化搜索策略和动态惯性权重对优化算法进行改进,实现推荐视频内容排序的优化,显著提升视频内容智能推荐的效果。
技术关键词
内容智能推荐 视频内容特征 视频内容推荐 个性化视频 内容推荐模型 机顶盒 兴趣 位置更新 列表 多层次 损失函数设计 实时视频 注意力机制 数字数据处理技术 节点 Softmax函数 Sigmoid函数 内容管理平台