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基于深度神经网络的电视节目推荐模型研究
1
作者
李欣宇
《电视技术》
2024年第9期225-228,共4页
目前,智能电视已经普及,观众在面对海量的电视节目资源时,往往无法快速找到自己喜欢的节目。基于此,提出在全连接神经网络前端插入注意力层,并使用该神经网络构建一个电视节目推荐模型。实验证明,所构建的模型具有较高的推荐准确率和效率。
关键词
全连接神经网络
注意力机制
电视节目推荐
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职称材料
题名
基于深度神经网络的电视节目推荐模型研究
1
作者
李欣宇
机构
青岛科技大学传媒学院
出处
《电视技术》
2024年第9期225-228,共4页
文摘
目前,智能电视已经普及,观众在面对海量的电视节目资源时,往往无法快速找到自己喜欢的节目。基于此,提出在全连接神经网络前端插入注意力层,并使用该神经网络构建一个电视节目推荐模型。实验证明,所构建的模型具有较高的推荐准确率和效率。
关键词
全连接神经网络
注意力机制
电视节目推荐
Keywords
fully
connected
neural
network
attention
mechanism
television
program
recommendation
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
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1
基于深度神经网络的电视节目推荐模型研究
李欣宇
《电视技术》
2024
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