12、SemVidRec：视频推荐系统的性能评估

SemVidRec：视频推荐系统的性能评估

1. 引言

在当今数字化时代，视频推荐系统已成为各大平台提升用户体验的重要工具。随着Web 3.0的到来，传统的推荐模型可能无法满足语义网的需求，因此需要引入更先进的语义推荐模型。SemVidRec作为一种基于语义的注释驱动视频推荐模型，旨在通过结合机器智能技术来提高推荐的准确性和个性化程度。本文将详细介绍SemVidRec模型的性能评估，展示其在多个评估指标上的优越表现。

2. 展示形式与会议互动

SemVidRec模型的研究成果在国际计算智能与网络系统会议（CINS 2023）上进行了展示。所有被接受的提交在会议上以15分钟的演讲和5分钟的问答环节呈现，问答环节由会议主席和观众进行。这种形式不仅促进了学术交流，还为研究者提供了宝贵的反馈意见，有助于进一步优化模型。

3. 固定查询集的评估

为了全面评估SemVidRec模型的性能，研究人员使用了一组固定的查询（7156个查询）来进行系统性能的评估和比较。这些查询涵盖了广泛的用户需求和场景，确保了评估的全面性和代表性。

3.1 查询集的构建

查询集的构建基于以下步骤：
1. 数据收集 ：从多个来源收集了7156个查询，确保涵盖不同类型的用户需求。
2. 数据清洗 ：去除重复和无效的查询，确保数据集的高质量。
3. 标注 ：邀请领域专家对查询进行标注，确保每个查询都有明确的目标和期望结果。

3.2 查询集的特点