线性混合模型在短视频推荐中的应用 ——以抖音为例

王 艳明, 常 　煜, 李 雅楠
山东工商学院;统计学院

摘要

进入互联网时代，社交媒体在智能终端的承载下呈现出多元化的发展态势。精准的捕捉用户喜好，可以为
用户打造个人化机制。本文以抖音短视频数据为例，讨论了线性混合模型在抖音短视频推荐中的应用，同时，与二
元逻辑回归模型进行了比较。结果表明，线性混合模型可以用于短视频推荐中，能够预测出用户下次再看同一类视
频的可能性大小。与二元逻辑回归相比，线性混合模型得到的预测效果更好，可以突破传统的推荐算法机制和应用
于其他领域的推荐机制中。同时也为线性混合模型只能适用于数值型数据的难题进行了验证。

关键词

抖音短视频；线性混合模型；二元逻辑回归；预测概率

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