基于IPTV用户行为数据的个性化推荐系统的设计与实现

• 作者: 樊宇
• 来源期刊: 广播电视信息
• 关键词: IPTV 个性化推荐系统 用户行为数据 协同过滤算法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与大数据
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 字数: 5585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1997.2017.10.014

摘要

本文主要研究个性化推荐系统在新媒体行业的应用,通过对数据类型分类,设计联系用户和物品的评测模型,再利用数据采集架构采集用户行为数据,并用协同过滤算法得出推荐结果,解决了在IPTV领域用户量大、资源相对变化慢的个性化推荐问题;针对个性化推荐系统存在的问题,研究行业内相关成果,对个性化推荐系统的发展做出了展望,并对接下来的工作做了安排和计划.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊宇	四川广播电视台	1	1	1.0	1.0