云媒體電視智能推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、為了緩解海量信息帶來(lái)的“信息過(guò)載”和“信息爆炸”問(wèn)題，智能推薦系統(tǒng)作為一種新型的信息化服務(wù)技術(shù)，根據(jù)用戶的歷史行為記錄，重新組建用戶的興趣模型，并且結(jié)合特定的算法向用戶推薦可能感興趣的信息。智能推薦系統(tǒng)可以在提升用戶服務(wù)體驗(yàn)度的同時(shí)也為企業(yè)帶來(lái)了豐厚的利潤(rùn)，目前這一技術(shù)在電子商務(wù)、視頻網(wǎng)站、信息門(mén)戶等領(lǐng)域中都具有良好發(fā)展和應(yīng)用前景，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重要方向。為了能夠更好的應(yīng)用，本文對(duì)組合推薦算法做了一點(diǎn)探索性的研究，并將其應(yīng)用于

2、江蘇有線云媒體電視智能推薦系統(tǒng)中。本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)本論文對(duì)智能推薦系統(tǒng)中的常見(jiàn)推薦算法進(jìn)行了研究。對(duì)各種推薦算法進(jìn)行了詳細(xì)的比較與總結(jié)，提出了現(xiàn)階段推薦算法存在的不足與弊端。
　　(2)通過(guò)設(shè)計(jì)一種個(gè)性化的組合算法。針對(duì)目前傳統(tǒng)的熱門(mén)推薦、協(xié)同過(guò)濾等單一的推薦算法具有明顯不足這一情況，本文提出并設(shè)計(jì)了一種新型的個(gè)性化組合推薦算法，該算法在熱門(mén)推薦算法和協(xié)同推薦算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，具有較好的推薦

3、效果。本算法依據(jù)影片的點(diǎn)播數(shù)據(jù)進(jìn)行影片的熱度計(jì)算，再依據(jù)用戶間興趣行為的相似性，構(gòu)建用戶偏好的關(guān)系網(wǎng)絡(luò);將兩種算法進(jìn)行結(jié)合，進(jìn)一步得到用戶之間的相似度，為用戶推薦點(diǎn)播排名較高的視頻節(jié)目。
　　(3)云媒體電視智能推薦系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)。本文重點(diǎn)研究了云媒體電視推薦推薦系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)抽取、增強(qiáng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了視頻元數(shù)據(jù)庫(kù)的組建和增強(qiáng);并通過(guò)搭建推薦引擎，對(duì)外提供了多種靈活的視頻推薦方式。本文在提出個(gè)性化組合推薦算法的基礎(chǔ)上，在“江蘇有線云