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公开(公告)号：CN102880728B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210427389.9
申请日：2012-10-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种名人视频搜索结果个性化排序的方法。本方法同时考虑了用户和待搜索名人特点，在不同数据集上分析用户的兴趣分布和待搜索名人的流行分布，有效地表达了用户的兴趣主题和待搜索名人的流行主题，并对用户兴趣主题和名人流行主题进行有效关联，从而提高了个性化排序的准确性。
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公开(公告)号：CN103324686B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310217181.9
申请日：2013-06-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明基于文本流网络的实时个性化视频推荐方法的步骤如下：S1用用户在文本流网络上当前发布和转发的推文建立实时用户文档，对多个实时用户文档建立热点事件空间，得到用户当前所关注的多个热点事件；S2用用户在文本流网络上的所有信息建立用户文档，对多个用户文档建立长期兴趣主题空间，得到多个用户分别在该空间的长期兴趣分布向量；S3用用户长期兴趣分布向量对所述多个热点事件进行排序，获得用户当前最感兴趣热点事件；S4在视频应用平台检索与用户当前最感兴趣热点事件相关的多个视频；S5用用户在视频应用平台信息，得到用户长期兴趣特征向量；S6用用户长期兴趣特征向量对所述多个视频进行重排序，并把前N个视频推荐给该
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公开(公告)号：CN102880728A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210427389.9
申请日：2012-10-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种名人视频搜索结果个性化排序的方法。本方法同时考虑了用户和待搜索名人特点，在不同数据集上分析用户的兴趣分布和待搜索名人的流行分布，有效地表达了用户的兴趣主题和待搜索名人的流行主题，并对用户兴趣主题和名人流行主题进行有效关联，从而提高了个性化排序的准确性。
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公开(公告)号：CN103324686A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310217181.9
申请日：2013-06-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明基于文本流网络的实时个性化视频推荐方法的步骤如下：S1用用户在文本流网络上当前发布和转发的推文建立实时用户文档，对多个实时用户文档建立热点事件空间，得到用户当前所关注的多个热点事件；S2用用户在文本流网络上的所有信息建立用户文档，对多个用户文档建立长期兴趣主题空间，得到多个用户分别在该空间的长期兴趣分布向量；S3用用户长期兴趣分布向量对所述多个热点事件进行排序，获得用户当前最感兴趣热点事件；S4在视频应用平台检索与用户当前最感兴趣热点事件相关的多个视频；S5用用户在视频应用平台信息，得到用户长期兴趣特征向量；S6用用户长期兴趣特征向量对所述多个视频进行重排序，并把前N个视频推荐给该用户。
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