【摘 要】
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针对短视频推荐的广告与视频内容无关，而导致的投放收益低和用户体验差的问题，提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧，使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键帧中包含的物品，并使用基于用户偏好的广告推荐算法实时更新用户的偏好权重.算法实现与仿真测试结果表明，所提出的方法可以满足实时用户推荐系统的需求，并能够根据用户的偏好情况
【基金项目】
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广东省普通高校特色创新类项目（2019KTSCX249）； 广东理工学院科技项目（2019GKJZK002）；
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针对短视频推荐的广告与视频内容无关，而导致的投放收益低和用户体验差的问题，提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧，使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键帧中包含的物品，并使用基于用户偏好的广告推荐算法实时更新用户的偏好权重.算法实现与仿真测试结果表明，所提出的方法可以满足实时用户推荐系统的需求，并能够根据用户的偏好情况进行广告推荐，实现84.19%的推荐准确率.
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