WiMi Hologram Cloud Inc. anuncia que se ha desarrollado un innovador sistema personalizado de recomendación de vídeos multimodal. Emplea el método de aprendizaje profundo y el análisis de datos multimodales. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para extraer características ocultas de las películas y los usuarios, y se entrena con datos multimodales para predecir con más detalle las valoraciones de los vídeos y ofrecer resultados de recomendación personalizados más precisos.

Este sistema de recomendación, utiliza el aprendizaje profundo y un modelo de proceso holístico para datos multimodales. En primer lugar, recopila conjuntos de datos que contienen información multimodal sobre usuarios y vídeos. A continuación, transforme los parámetros de usuarios y vídeos en matrices de un solo valor que contengan valores singulares distintos de cero.

A continuación, entrene una red neuronal convolucional (CNN) con filtros convolucionales multicapa para mejorar la clasificación por niveles de los datos. Al entrenar el modelo, utilice las características refinadas para encontrar relaciones potenciales entre los usuarios y las películas y haga recomendaciones basadas en criterios de similitud. Por último, recomienda vídeos a los usuarios basándose en la teoría de la similitud.

El sistema de recomendación de vídeos incluye, recopilación y preprocesamiento de datos, extracción de características y aprendizaje de la representación, entrenamiento y optimización del modelo, y algoritmo de recomendación y recomendación personalizada. Recogida y preprocesamiento de datos: Contiene conjuntos de datos multimodales de usuarios y vídeos, que incluyen información como descripciones textuales, imágenes y audio. Estos datos pueden obtenerse de bases de datos de vídeos, comportamientos de usuarios y otros recursos disponibles.

En la fase de preprocesamiento de los datos, éstos se limpian, desnaturalizan y normalizan para garantizar su coherencia y utilidad. Extracción de características y aprendizaje de la representación: Para extraer las características ocultas de los usuarios, se utiliza un método de aprendizaje profundo para la extracción de características y el aprendizaje de la representación. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, como la incrustación de palabras y las redes neuronales recurrentes (RNN) para transformar los textos en representaciones vectoriales distribuidas.

Para los datos de imagen y audio, utilice CNN y RNN para la extracción de características. Entrenamiento y optimización de modelos: Construya modelos de redes de aprendizaje profundo y entrénelos y optimícelos utilizando datos de entrenamiento. Durante el entrenamiento del modelo, los pesos y los sesgos del modelo se actualizan mediante el algoritmo de retropropagación y el optimizador de descenso de gradiente para minimizar el error de predicción.

Al mismo tiempo, se utilizan, por ejemplo, la regularización y la normalización por lotes para mejorar la capacidad de generalización del modelo y evitar el sobreajuste. Algoritmo de recomendación y recomendaciones personalizadas Las recomendaciones de vídeo pueden hacerse utilizando características y patrones aprendidos por un modelo entrenado. Las recomendaciones personalizadas se realizan calculando la similitud entre el usuario y el vídeo basándose en el comportamiento histórico y las preferencias del usuario.

Basándose en el cálculo de la similitud, se genera una lista de recomendaciones de vídeo para el usuario y se optimiza en función de los comentarios y valoraciones de los usuarios. El sistema de recomendación de vídeo personalizado de WiMi tiene una mayor precisión de recomendación y satisfacción del usuario en comparación con el algoritmo de recomendación tradicional, como el filtrado colaborativo, el filtrado basado en el contenido y la descomposición de valor singular. Al mismo tiempo, el sistema también puede aliviar en cierta medida el problema de la escasez de datos y mejorar la diversidad de las recomendaciones.

Para el desarrollo futuro, los investigadores de WiMi han hecho algunas sugerencias de mejora. En primer lugar, hay que seguir mejorando la calidad y la diversidad de los datos para garantizar la precisión y la cobertura del sistema de recomendaciones. En segundo lugar, mejorar la capacidad de interpretación de los modelos de recomendación también es una dirección importante para que los usuarios puedan comprender la base de los resultados de las recomendaciones y aumentar la transparencia y la confianza del sistema.

Además, con la popularidad de los dispositivos móviles y el crecimiento de los servicios de vídeo en línea, las recomendaciones en tiempo real y en línea son cada vez más importantes. La investigación futura podría explorar cómo realizar recomendaciones personalizadas eficientes en entornos en tiempo real, combinando modelos de recomendación y procesamiento de flujos de datos en tiempo real para lograr respuestas de recomendación instantáneas. El sistema de recomendación de vídeo personalizado de WiMi muestra un gran potencial para resolver el problema de la sobrecarga de información.

No sólo proporciona resultados de recomendación más precisos y personalizados, sino que también alivia el problema de la escasez de datos y mejora la experiencia del usuario. La investigación y el desarrollo futuros mejorarán aún más el algoritmo de recomendación para que el sistema de recomendación sea más inteligente y fiable, y aporte una mejor experiencia de visionado a los usuarios.