基于“大数据”广播影视作品的数据挖掘
伴随着广播影视行业的快速发展,影视作品的呈现方式已经由单一的广播电视媒体方式转向了多元化的表现方式.为了应对广播影视行业”大数据”给企业带来的挑战,为了给用户更好的体验,需要采用一些从大数据中寻找有用信息的数据挖掘算法.协同过滤技术正成为数据挖掘中一种重要的技术,可以利用它来进行信息过滤和信息推荐.本文把通过利用协同过滤算法来挖掘影视网站中的用户行为,通过对用户行为的分析对用户进行影视作品的推荐.随后,利用数据集对推荐结果进行了评价.通过采用不同的K值和不同的相似度算法来分析推荐这些指标对推荐结果的影响。协同过滤算法是推荐系统中的一种常用算法，在实际的推荐系统中往往采用多种推荐算法的融合才能取得更好的推荐结果。
数据挖掘 协同过滤算法 广播影视网站 用户行为
傅天然 蒲嘉鹏
国内会议
第二十二届中国国际广播电视信息网络展览会——中国国际广播影视发展论坛
北京
中文
155-166
2014-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）