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摘要:
网络协议电视(IPTV)的用户收视兴趣不仅体现在用户观看的节目列表,还体现在节目的观看时间点和时长上.考虑到现有方法对时间点和时长的忽略,提出一种时段-时长耦合的LDA模型.通过刻画用户兴趣主题和收视时段的隐变量生成收视记录中的观看节目、观看时间点和时长,并用Gibbs采样对上述隐变量进行推断.在天津电视台用户行为数据上进行验证,结果表明,该模型可以得到节目相关性更高的兴趣主题,更加精确地挖掘到用户在不同时段的收视兴趣分布.将该模型用于IPTV节目推荐,相较于传统的cLDA,推荐效果有显著提升.
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文献信息
篇名 基于时段-时长耦合LDA的用户收视行为挖掘
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 网络协议电视 用户行为模式 时段-时长耦合LDA 观看时长 Gibbs 采样
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 数据工程
研究方向 页码范围 31-39
页数 9页 分类号 TP181
字数 7755字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 顾军华 河北工业大学人工智能与数据科学学院 113 947 16.0 26.0
5 李晓雪 1 0 0.0 0.0
9 杨亮 河北工业大学人工智能与数据科学学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络协议电视
用户行为模式
时段-时长耦合LDA
观看时长
Gibbs
采样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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