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项目简介
这是一个基于Python的视频内容理解与推荐系统，借助分析和理解视频内容来预测用户的观看行为，进而推荐相关视频。系统运用深度学习技术，融合音频、视频和文本等多种特征。
项目的主要特性和功能
- 数据处理：通过
data_io.py和features.py文件处理原始数据，涵盖视频特征、音频特征、标题特征等。 - 特征提取与融合：提取用户行为、音频、视频内容和标题信息等特征，并通过融合策略将其结合。
- 模型训练：使用线性支持向量机等机器学习模型进行训练，支持早融合和晚融合策略，以预测用户观看行为和推荐视频。
- 性能评估：通过计算准确率、ROC曲线下的面积（AUC）等指标评估模型性能。
- 用户界面与交互：提供简洁界面，允许用户浏览推荐视频、查看推荐理由。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，以下是安装和使用步骤：
1. 安装必要的Python库和依赖，如pandas、numpy等。
2. 创建文件夹input和output。
3. 下载数据集并解压到文件夹input。
4. 运行train.py进行模型训练，生成的结果将在output文件夹下。
5. （可选）运行其他脚本文件，如test.py进行模型测试和评估。
6. （可选）运行用户界面相关的代码，与系统进行交互。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】