【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用户分析，具体是一种用于视频推荐的用户发展分析方法。
技术介绍
1、用于视频推荐的用户发展分析方法核心是通过优化推荐系统在各发展周期阶段的表现，来实现用户规模和质量的双重提升。但是现有的用于视频推荐的用户发展分析方法，存在传统的视频推荐方法忽视用户的转化，无法给平台带来持续的用户增长，虽然能带来最大化短期指标，但是损害了平台的长期健康度的技术问题；存在传统推荐系统因缺乏细粒度感知能力导致隐性故障难以发现，无法识别推荐系统推荐质量的缓慢退化，规则阈值报警对流量波动和热点事件敏感，产生大量无效警告淹没真实异常信号，异常推荐发生时缺乏潜在模式分析能力，根因定位困难的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种用于视频推荐的用户发展分析方法，针对存在传统的视频推荐方法忽视用户的转化，无法给平台带来持续的用户增长，虽然能带来最大化短期指标，但是损害了平台的长期健康度的技术问题，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...
【技术保护点】
1.一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述用户发展周期阶段转移，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：在步骤S4中，所述视频异常推荐检测，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据采集，具体为收集用户行为数据，所述用户行为数据包括用户行为数据、用户属性数据和视频内容数据，对用户行为数据进行数据清洗
...【技术特征摘要】
1.一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：在步骤s2中，所述用户发展周期阶段转移，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：在步骤s4中，所述视频异常推荐检测，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种用于视频推荐的用户发展分析方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据采集，具体为收集用户行为数据，所述用户行为数据包括用户行为数据、用户属性数据和...
【专利技术属性】
技术研发人员：曲一鸣，宋海涛，王鹏程，白杨，张春翠，吴志潇，孙可辉，张彬，何雨轩，蔡嵛帆，
申请(专利权)人：联通视频科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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