摘要
本发明公开了一种用于视频推荐的用户发展分析方法,方法包括:数据采集、用户发展周期阶段转移、生成阶段转移图谱、视频异常推荐检测和生成报告。本发明属于用户分析技术领域,具体是指一种用于视频推荐的用户发展分析方法,本方案采用基础矩阵分解模型学习用户的基础兴趣和视频的核心特征,通过状态向量感知用户当前状态结合短期偏好分数与衡量长期价值的Q函数从候选视频中做出推荐,计算奖励函数量化推荐动作对用户发展周期转移的长期价值;采用滑动窗口生成时间序列,利用编码器提取窗口内的潜在特征分布捕捉系统健康模式,计算加权累积重构误差作为异常评分函数,设定动态阈值,实现对推荐系统异常状态的精准感知。
技术关键词
矩阵分解模型
分析方法
阶段
周期
滑动窗口
生成报告
重构误差
捕捉系统
序列
视频推荐系统
数据
图谱
强化学习模型
指标
编码器
注意力模型
动态
参数
系统为您推荐了相关专利信息
微观分析方法
模糊隶属函数
实时监测数据
模糊推理系统
地下水
资源化技术
决策方法
约束优化方法
约束优化模型
动态更新
动态贝叶斯网络模型
深海耐压舱
不确定性参数
多阶段
推理算法