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面向网络电视的推荐系统框架及算法研究

肖洁  
【摘要】:网络电视(IPTV)在互联网技术的快速发展势头下,逐步走进了千家万户,并日渐发展成熟。它以海量和优质的视频服务,以及开放自由的交互服务方式吸引了广大的用户。然而,正是由于其资源量的不断膨胀,为用户寻找资源加大了难度。为解决这个问题,很多的视频交互平台都推出了个性化推荐服务,帮助用户找到感兴趣的资源。 目前应用于IPTV的推荐系统大多采用协同过滤、基于内容、基于规则等主流推荐算法。但是面对IPTV提供的电视广播、娱乐、电子商务等多种互动功能,当前只选用一种算法或算法简单加权的单策略模式推荐系统显得力不从心。为此,本文提出了能够灵活根据应用需求加载不同算法的DAC推荐系统框架,以满足多服务需求。通过对IPTV系统用户以及资源特点的研究,现有的几种算法在推荐效果上也各自存在着一些弊端,而且它们并不适用于IPTV推荐的各个场合。因此,本文提出了几种适用于不同应用场合的推荐算法,以提高推荐系统效果与效率。 同时,在科研项目的支持下,本文所述推荐框架及算法在实际的IPTV平台上得以实施及应用,并取得了良好的成果。


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