直播电视推荐系统的评分预测算法研究

• 作者: 朱晓松 李爽 郭景峰
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 直播电视 推荐系统 冷启动 时间相关 预推荐 协同过滤 电视频道
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1735-1740
• 页数: 6页
• 分类号: TP302|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.09.010

摘要

伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD(Video On Demand)推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推荐节目的 方法难以应对节目冷启动.为此,本文提出了一种融合频道推荐和节目推荐的评分预测算法OFAP(Over the First by Adding Preference).首先,利用聚类方法对每个用户实现差异性的收视时段划分,构建他们的频道-时段偏好矩阵和预推荐评分权重矩阵;其次,提出一个评分替代策略使得已有的推荐节目的 算法能够应对节目冷启动,从而实现预推荐;最后,通过融合用户偏好、预推荐评分权重与预推荐结果,构建评分预测函数,将预推荐算法的评分预测结果作为评分预测函数的训练样本.实验表明,采用Precision@N和Recall@N作为评价标准,本文所提方法OFAP明显优于对比算法.