基于IPTV用户行为数据的个性化推荐系统的设计与实现

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.

关键词： 交互式网络电视 用户行为数据 个性化推荐 协同过滤算法

作者: 樊宇

作者单位: 四川广播电视台

会议类型: 国内会议

会议名称: 第25届媒体融合技术研讨会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 75-80

在线出版日期: 2017-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）