短视频推荐算法：结合时间和用户背景信息提升推荐准确性

本文提出了一种短视频推荐算法，该算法结合了时间和用户背景信息，以提高推荐准确性。该算法首先使用协同过滤方法对用户和视频之间的相似性进行计算，然后通过考虑用户的时间和背景信息来调整推荐结果。具体而言，该算法将用户的时间和背景信息视为上下文信息，并将其与视频的元数据结合起来，以生成更准确的推荐结果。实验结果表明，该算法相对于传统的短视频推荐算法具有更高的推荐准确性和用户满意度。