【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种应用于短视频平台的大数据推荐方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网的迅速发展和智能手机的广泛普及，短视频平台作为一种新兴的娱乐和信息获取方式，越来越受到用户的喜爱。在短视频平台上，用户可以观看各种类型的短视频内容，并通过点赞、评论、转发等互动方式来表达自己的喜好和态度。然而，面对海量的短视频内容，如何为用户提供精准、个性化的推荐服务，成为了短视频平台亟需解决的问题。
2、传统的推荐方法往往基于用户的历史观看记录、点赞、评论等行为数据进行推荐，但这种方法忽略了用户在不同短视频互动页面之间的行为联系和特征关系，导致推荐结果的准确性和个性化程度有待提高。为了更精准地捕捉用户的偏好和兴趣，需要从用户行为大数据中挖掘更深层次的信息。
3、目前，虽然有一些推荐算法能够利用用户行为数据进行推荐，但这些算法往往只考虑了单一视频或单一用户行为的数据，而没有充分利用短视频互动页面之间的特征联系和用户行为的关联性。因此，现有的推荐方法在准确性和个性化服务方面仍存在一定的局限性。
【技术保护点】
1.一种应用于短视频平台的大数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述依据多个所述参考学习数据，对用户偏好预测网络进行知识学习，包括：
3.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述对任意两个短视频互动页面的样例用户观看记录数据进行特征联系，生成参考学习数据，包括：
4.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述对任意两个短视频互动页面的样例用户观看记录数据进行特征联系，生成参考学习数据，包括：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种应用于短视频平台的大数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述依据多个所述参考学习数据，对用户偏好预测网络进行知识学习，包括：
3.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述对任意两个短视频互动页面的样例用户观看记录数据进行特征联系，生成参考学习数据，包括：
4.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述对任意两个短视频互动页面的样例用户观看记录数据进行特征联系，生成参考学习数据，包括：
5.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述对任意两个短视频互动页面的样例用户观看记录数据进行特征联系，生成参考学习数据，包括：
6.根据权利要求1所述的应用于短视频平台的大数据推荐方法，其中，所述对任意两个短视频互动...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅强，张宏，李智君，
申请(专利权)人：深圳爱韵德电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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