在媒体流媒体的普及之后，许多视频流服务是不断购买新的视频内容来挖掘它们的潜在利润。因此，必须处理新添加的内容，以便建议给合适的用户。在本文中，我们通过探索各种深度学习功能提供视频建议的潜力来解决新的项目冷启动问题。调查的深度学习功能包括从视频内容中捕获视觉外观，音频和运动信息的功能。我们还探讨了不同的融合方法来评估这些功能模式如何组合以完全利用它们捕获的互补信息。关于电影建议的真实视频数据集的实验表明，深度学习功能优于手工制作的功能。特别是，使用深度学习音频功能和以自行信型的深度学习功能生成的建议优于MFCC和最先进的IDT功能。此外，与手工制作特征和文本元数据的各种深度学习特征的组合产生了显着的建议改善，而不是仅相结合的前者。
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