【摘 要】
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针对传统视频混合推荐算法中视频推荐响应时间较长、混合推荐效果较差的问题，设计基于深度神经网络与协同过滤的视频混合推荐算法。构建视频混合推荐模型，细化视频混合推荐效果，进行视频推荐模型的数据处理，保证模型数据的真实效果；基于深度神经网络与协同过滤计算视频内容的相似性，缩短视频推荐的响应时间；改进视频相似度量指标，进而实现视频混合的精准推荐。通过对比实验验证所设计算法视频混合推荐响应时间更短，推荐效果
【基金项目】
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2019年福建省中青年教师教育科研项目（JAT190860）；
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针对传统视频混合推荐算法中视频推荐响应时间较长、混合推荐效果较差的问题，设计基于深度神经网络与协同过滤的视频混合推荐算法。构建视频混合推荐模型，细化视频混合推荐效果，进行视频推荐模型的数据处理，保证模型数据的真实效果；基于深度神经网络与协同过滤计算视频内容的相似性，缩短视频推荐的响应时间；改进视频相似度量指标，进而实现视频混合的精准推荐。通过对比实验验证所设计算法视频混合推荐响应时间更短，推荐效果更佳。
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