提高实时参与性并降低算法依赖的视频推荐系统

本实用新型公开了一种提高实时参与性并降低算法依赖的视频推荐系统，旨在提高实时参与性并降低对算法的依赖，以适应用户多变的兴趣。其主要特点如下：1、实时动态调整推荐内容：本实用新型通过浮窗推荐方式，根据用户在不同时间段的实时反馈信息，动态调整推荐内容，确保推荐内容始终符合用户的当前兴趣和心情。这种方法克服了传统推荐系统只能依赖用户历史行为数据进行预测的局限性。2、降低算法复杂度：由于本实用新型利用用户的实时反馈信息进行推荐调整，不再完全依赖复杂的预测算法，这不仅减少了对高性能算法的依赖，同时也简化了推荐系统的设计和实现，提升了系统的响应速度和灵活性。