北京,2023年9月15日– WiMi全息雲股份有限公司(納斯達克股票代碼:WIMI)(「WiMi」或「本公司」),作為全球領先的全息增強現實(「AR」)技術提供商,今天宣佈開發出一套創新型的個性化多模態視頻推薦系統。該系統採用深度學習方法和多模態數據分析,利用深度學習算法挖掘電影和用戶的隱藏特徵,並通過多模態數據進行模型訓練,進一步預測視頻評分,為用戶提供更準確的個性化推薦結果。
該推薦系統採用深度學習和整體的多模態數據處理流程。首先,我們收集包含用戶和視頻多模態信息的數據集。 然後,我們將用戶和視頻的參數轉換為包含非零奇異值的單值矩陣。 接下來,我們使用具有多層卷積濾波器的卷積神經網絡(CNN)對數據進行級別分類。通過模型訓練,我們使用精煉后的特徵找到用戶和電影之間的潛在關係,並根據相似性標準進行推薦。 最後,我們根據相似性理論為用戶推薦視頻。
視頻推薦系統包括數據收集和預處理、特徵提取和表示學習、模型訓練和優化以及推薦算法和個性化推薦。
數據收集和預處理:通過包含用戶和視頻的多模態數據集,包括文本描述、圖像和音頻等信息。這些數據可以從視頻數據庫、用戶行為和其他可用資源中獲取。在數據預處理階段,數據被清洗、去噪和標準化,以確保數據一致性和可用性。
特徵提取和表示學習:為了挖掘用戶的隱藏特徵,使用深度學習方法進行特徵提取和表示學習。通過自然語言處理如詞嵌入和循環神經網絡(RNN)將文本轉換為分佈式向量表示。 對於圖像和音頻數據,使用CNN和RNN進行特徵提取。
模型訓練和優化:構建深度學習網絡模型,並使用訓練數據對其進行訓練和優化。 在模型訓練過程中,通過反向傳播算法和梯度下降優化器更新模型的權重和偏差,以最小化預測誤差。 同時,例如使用正則化和批量標準化來提高模型的泛化能力,防止過擬合。
推薦算法和個性化推薦:可以使用訓練好的模型學習到的特徵和模式進行視頻推薦。 通過計算用戶和視頻之間的相似性來進行個性化推薦,相似性計算基於用戶的歷史行為和偏好。 根據相似性計算,為用戶生成視頻推薦列表,並根據用戶反饋和評分進行優化。
與傳統推薦算法(如協同過濾、基於內容過濾和奇異值分解)相比,WiMi的個性化視頻推薦系統具有更好的推薦準確性和用戶滿意度。 同時,該系統也可以在一定程度上緩解數據稀疏性問題,提高推薦結果的多樣性。
對於未來發展,WiMi的研究人員提出了一些改進建議。 首先,應進一步改善數據質量和多樣性,以確保推薦系統的準確性和覆蓋面。 其次,提高推薦模型的解釋能力也是一個重要方向,使用戶能夠理解推薦結果的依據,增加系統的透明度和可信度。 此外,隨著移動設備的普及和在線視頻服務的增長,實時和在線推薦變得越來越重要。 未來的研究可以探索如何在實時環境中進行高效的個性化推薦,結合推薦模型和實時數據流處理以實現即時的推薦響應。
WiMi的個性化視頻推薦系統顯示出很大的潛力,可以解決信息過載的問題。它不僅提供更準確和個性化的推薦結果,而且緩解了數據冷啟動稀疏性問題,提高了用戶體驗。未來的研發將進一步改進推薦算法,使推薦系統更加智能和可靠,為用戶帶來更好的觀影體驗。
關於WIMI全息雲
WIMI全息雲股份有限公司(納斯達克股票代碼:WIMI)是一家專注於全息增強現實領域的全息雲綜合技術解決方案提供商,業務涵蓋全息AR頭盔顯示器產品、軟件開發、雲平台服務等多個領域。其產品和服務應用了多項自主研發的全息AR技術,涉及全息AR汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、頭戴式光場全息設備、全息AR半導體、全息AR雲端軟件、全息AR導航、全息AR廣告等。
安全港聲明
本新聞稿包含「前瞻性聲明」。這些前瞻性聲明可以通過術語「將」、「預期」、「預測」、「計劃」、「打算」、「尋求」、「相信」、「估計」、「繼續」、「可能」、「可能」、「將要」和類似的表達方式識別。除歷史事實陳述外,本新聞稿中的所有聲明均為前瞻性聲明。公司的經營業績、業務前景和本新聞稿中的引述反映了管理層目前對未來事件的預期,涉及風險和不確定性,可能導致實際結果與前瞻性聲明所表達或暗示的結果有重大差異。潛在風險和不確定性包括但不限於:公司實現其戰略目標和經營目標的能力;公司未來的業務發展、財務狀況和經營業績;AR全息行業的預期增長;以及公司產品和服務的市場需求和市場接受度。
有關風險的更多信息,請參閱公司向美國證券交易委員會(「SEC」)提交的年度報告表格20-F和表格6-K以及其他文件。本新聞稿中提供的所有信息均截至本新聞稿發佈之日。除非適用法律要求,公司不承擔任何義務,也不打算更新本新聞稿中的任何前瞻性聲明。