Abstract-Online sociala nätverk växer fram som ett lovande alternativ för användare att få direkt tillgång till videoinnehåll. Genom att tillåta användare att importera videor och åter dela dem via de sociala anslutningarna finns ett stort antal videor tillgängliga för användare i det sociala nätverket online. Den snabba tillväxten av de användargenererade videorna ger användarna en enorm potential att hitta de som intresserar dem, samtidigt som konvergensen av sociala nätverkstjänster online och videodelningstjänster online gör det möjligt att genomföra rekommendationer med hjälp av sociala faktorer och innehållsfaktorer gemensamt. I detta dokument utformar vi ett gemensamt ramverk för rekommendationer om socialt innehåll för att föreslå användare vilka videor som ska importeras eller återdelas i det sociala nätverket online. Inom denna ram föreslår vi först en användar-innehållsmatris uppdateringsmetod som uppdaterar och fyller i kalla användar-video poster för att ge grunden för rekommendationen. Sedan, baserat på den uppdaterade användarinnehållsmatrisen, skapar vi ett gemensamt socialt innehållsutrymme för att mäta relevansen mellan användare och videor, vilket kan ge en hög noggrannhet för videoimport och re-sharing rekommendation. Vi utför experiment med hjälp av verkliga spår från Tencent Weibo och Youku för att verifiera vår algoritm och utvärdera dess prestanda. Resultaten visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är och visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt kan förbättra rekommendationens riktighet.
Wang m.fl. REF utformade en gemensam ram för rekommendationer om socialt innehåll som föreslår användare vilka videor som ska importeras eller delas på nytt i det sociala nätverket online.
Joint Social and Content Recommendation for User-Generated Videos in Online Social Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}