基于弹幕情感分析的视频推荐提升28.9%

本文主要探讨了"基于弹幕情感分析的视频片段推荐模型"，由邓扬、张晨曦和李江峰三位作者于2017年在同济大学软件学院的研究背景下提出。随着互联网的快速发展，视频数据的处理和分享成为热门话题，YouTube等平台上的视频内容呈爆炸式增长。传统的视频情感分析方法存在效率低、结果解释性差的问题，因此，作者们针对这一挑战，提出了一个新的解决方案。 文章首先明确了基于情感分析的视频片段推荐问题的数学模型，旨在提高推荐的精确度和用户体验。他们利用弹幕文本这一新兴的信息来源，构建了一种新颖的方法来识别视频片段的情感倾向。具体来说，他们运用隐含狄利克雷分布（LDA）对弹幕词语进行分类，这样可以评估每个词语在不同情感维度上的权重，形成视频片段的情感向量。这种方法不仅考虑了词语在特定情境中的情感表达，还考虑了不同视频片段之间的关联性，以增强推荐的连贯性和准确性。 相比于传统的基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的推荐算法，该模型提升了28.9%的推荐准确度，相较于基础的LDA模型更是提高了43.8%。这表明他们的方法在处理大量不规则文本，如弹幕这种实时、多样的用户反馈时，有着显著的优势。此外，实验结果证实了新模型在复杂信息环境中对视频片段情感分析的有效应用。 本文的研究关键词包括：视频片段推荐、弹幕情感、主题模型、情感分析和情感向量。整个研究不仅关注技术层面的模型设计，还注重实际应用的可行性，对于提升在线视频服务的情感智能化推荐具有重要意义。通过这种方式，用户可以更精准地找到符合自己情感需求的视频片段，从而提高用户体验和平台的粘性。