14、个性化推荐与触觉渲染技术的深度解析

个性化推荐与触觉渲染技术的深度解析

个性化多用户电影推荐模型

在个性化多用户电影推荐领域，有一个模型融合了点击率预测技术来捕捉用户兴趣。该模型涵盖了多种方法，包括嵌入、丰富内容、项目表示、类别表示、邻居辅助和混合方法等。

当没有单一特征可用，而有多个特征时，模型会利用丰富的内容特征。并且通过研究不同的融合技术，以最大程度地呈现用户兴趣，从而实现良好的性能表现。这个模型还具有进一步应用于更丰富数据的潜力，例如音频、运动和颜色等方面。

以下是该模型不同指标下的表现数据：
| 模型 | Pre - 5 | Pre - 10 | Rec - 5 | Rec - 10 | N - 5 | N | MUI - Hybrid |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 值 | 0.3294 | 0.2861 | 0.4218 | 0.5968 | 0.6798 | 0 | |

从用户的社交线索、人口统计特征和表示的角度来看，这些信息对于进一步的研究具有很高的价值。未来计划通过社交线索和邻居辅助来强化推荐的用户兴趣表示。此外，使用多维融合来描述视频，并考虑数据稀疏性和准确性，也是后续工作的方向。

YouTube - Net 采用了两个神经网络，一个用于排序，另一个用于生成候选项目。在实验研究中，使用了排序网络。

mermaid格式流程图展示YouTube - Net工作流程：

graph LR
    A[输入数据] --> B[生成候选项