北京，2023年9月15日/PRNewswire/-全球领先的全息增强现实（“AR”）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，开发了一种创新的个性化多模式视频推荐系统。它采用了深度学习方法和多模态数据分析。该系统利用深度学习算法挖掘电影和用户的隐藏特征，并使用多模态数据进行训练，以进一步预测视频评级，从而提供更准确的个性化推荐结果。
该推荐系统使用深度学习和多模态数据的整体过程模型。首先，我们收集包含关于用户和视频的多模态信息的数据集。然后，我们将用户和视频的参数转换为包含非零奇异值的单值矩阵。接下来，我们用多层卷积滤波器训练卷积神经网络（CNN），以提高数据的级别分类。通过训练模型，我们使用细化的特征来发现用户和电影之间的潜在关系，并根据相似性标准进行推荐。最后，我们基于相似性理论为用户推荐视频。
视频推荐系统包括数据采集和预处理、特征提取和表示学习、模型训练和优化、推荐算法和个性化推荐。
数据收集和预处理：通过包含用户和视频的多模态数据集，包括文本描述、图像和音频等信息。这些数据可以从视频数据库、用户行为和其他可用资源中获得。在数据预处理阶段，对数据进行清理、去噪和归一化，以确保数据的一致性和可用性。
特征提取和表示学习：为了挖掘用户的隐藏特征，使用深度学习方法进行特征提取和表征学习。通过自然语言处理，如单词嵌入和递归神经网络（RNN），将文本转换为分布式向量表示。对于图像和音频数据，请使用CNN和RNN进行特征提取。
模型训练和优化：构建深度学习网络模型，并使用训练数据对其进行训练和优化。在模型训练过程中，通过反向传播算法和梯度下降优化器更新模型的权重和偏差，以最小化预测误差。同时，使用正则化和批量归一化等方法来提高模型的泛化能力，防止过拟合。
推荐算法和个性化推荐：可以使用经过训练的模型学习的特征和模式来进行视频推荐。个性化推荐是通过基于用户的历史行为和偏好计算用户和视频之间的相似性来进行的。基于相似性计算，为用户生成视频推荐列表，并基于用户反馈和评级进行优化。
与协作过滤、基于内容的过滤和奇异值分解等传统推荐算法相比，WiMi的个性化视频推荐系统具有更好的推荐准确性和用户满意度。同时，该系统还可以在一定程度上缓解数据稀疏性问题，提高推荐的多样性。
对于未来的发展，WiMi的研究人员提出了一些改进建议。首先，应进一步提高数据质量和多样性，以确保推荐系统的准确性和覆盖范围。其次，提高推荐模型的解释能力也是让用户了解推荐结果的基础，增加系统透明度和信任度的重要方向。此外，随着移动设备的普及和在线视频服务的增长，实时和在线推荐变得越来越重要。未来的研究可以探索如何在实时环境中进行高效的个性化推荐，将推荐模型和实时数据流处理相结合，以实现即时推荐响应。
WiMi的个性化视频推荐系统在解决信息过载问题方面显示出巨大潜力。它不仅提供了更准确、更个性化的推荐结果，还缓解了数据冷启动稀疏性问题，提高了用户体验。未来的研发将进一步完善推荐算法，使推荐系统更加智能可靠，为用户带来更好的观看体验。
