基于TF-IDF的新型广播电视节目协同推荐流程

• 作者: 卫巍 杨志辉 葛坤朋 谢浩然 邓居智
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 推荐系统 TF-IDF 新型广播电视节目 余弦相似度
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.09.012

摘要

伴随着互联网技术的快速发展和应用拓展,三网(因特网、电信网、广播电视网)融合为传统广播电视媒介带来了发展机遇.但随着数据规模的增长,现有推荐算法对多"目录"广播电视用户精准推荐的效果并未达到预期要求,具有较为明显的不足.本文针对用户之间的相似关系和产品之间的相似度,分别用皮尔逊相关系数、基于TF-IDF的余弦相似度与协同推荐构建了2种可以对新型广播电视用户精准推荐的算法流程,并能够得到产品的准确分类与精准投放.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨志辉	东华理工大学理学院	46	212	8.0	12.0
2	邓居智	东华理工大学地球物理与测控技术学院	84	580	13.0	20.0
3	葛坤朋	东华理工大学地球物理与测控技术学院	10	13	2.0	3.0
4	谢浩然	东华理工大学地球物理与测控技术学院	2	2	1.0	1.0
5	卫巍	东华理工大学化学生物与材料科学学院	2	2	1.0	1.0