26、深入解析计算智能与网络系统会议中的关键技术

深入解析计算智能与网络系统会议中的关键技术

1 参考文献的重要性

参考文献不仅是科学研究的基石，也是连接过去与未来的桥梁。通过引用前人的工作，我们不仅能够验证自己的研究成果，还能站在巨人的肩膀上继续前行。本文将围绕计算智能与网络系统会议（CINS 2023）中的关键技术展开讨论，并结合相关文献，深入解析这些技术的实际应用和未来发展。

2 视频推荐系统的语义方法

视频推荐系统是当前研究的热点之一。随着万维网从Web 2.0向Web 3.0的演进，数据变得更加结构化和语义化。为了适应这一变化，研究者们提出了基于语义网的视频推荐模型。这类模型不仅能够提高推荐的准确性，还能更好地理解用户的需求和兴趣。

2.1 SemVidRec模型

SemVidRec是一种基于语义的注释驱动视频推荐模型，它结合了机器智能（机器学习和人工智能范式）来满足语义网的需求。该模型通过以下步骤实现：

1. 构建语义网络 ：基于用户历史中的丰富查询和从用户资料中提取的洞察，使用香农熵构建基于深度学习强分类的元数据实例的语义网络。
2. 结构化主题建模 ：通过结构化主题建模（STM）从DBpedia知识库中提取实体，以确保查询项的相关性和多样性。
3. 特征提取 ：使用强大的装袋技术从语义网络中提取特征，对数据集进行分类。
4. 语义相似性度量 ：采用经验决定的差异阈值的语义相似性模型进行排名和相关推荐。