面向多服务价值链的数字媒体资源推荐算法

摘要

为了让企业在多服务价值链的海量数据资源中快速得到所需数字媒体资源，设计一种面向多服务价值链的数字媒体资源推荐算法。建立数字媒体资源数据集，融合元学习概念，采用最优聚类法划分不同时段的数字媒体资源属性，通过一致性矩阵推算用户被划分为相同簇的概率，在相空间重构下组建多服务价值链数字资源推荐目标函数;引入潜在狄利克雷分配法求解目标函数，并利用惩罚因子处理数字媒体资源推荐长尾问题，依照用户兴趣度高低对资源排序，实现高精度数字媒体资源推荐。实验结果表明，所提算法的用户偏好评估准确性和推荐覆盖率较高，有效提升了数字媒体资源推荐质量，为企业的良性发展带来新的机遇。

关键词

资源推荐算法 / 信息聚类 / 覆盖率 / 多服务价值链 / 数字媒体