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上传时间: 2021-03-10
详细说明：视频推荐是帮助人们访问有趣视频的重要工具。 在本文中，我们提出了一种通用方案，可以集成丰富的信息以用于个性化视频推荐。 我们的方法将视频推荐视为排名任务。 首先，它通过探索不同的信息源来生成多个排名列表。 特别地，通过在线社交网络推断出一个新颖的源用户的关系强度，并将其用于推荐视频。 其次，基于多个排名列表，提出了一种多任务排名聚合方法，以集成这些排名列表以生成视频推荐的最终结果。 结果表明，我们的方案很灵活，可以通过将其他方法生成的排名列表添加到我们的多任务排名聚合方法中，轻松地合并其他方法。 我们在拥有76个用户和11,000多个视频的大型数据集上进行实验。 实验结果证明了该方法的可行性和有效性。
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