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基于深度神经网络的电视节目推荐模型研究
1
作者
李欣宇
《电视技术》
2024年第9期225-228,共4页
目前,智能电视已经普及,观众在面对海量的电视节目资源时,往往无法快速找到自己喜欢的节目。基于此,提出在全连接神经网络前端插入注意力层,并使用该神经网络构建一个电视节目推荐模型。实验证明,所构建的模型具有较高的推荐准确率和效率。
关键词
全连接神经网络
注意力机制
电视节目推荐
下载PDF
职称材料
一种面向多用户的电视节目推荐生成方法
2
作者
於志文
谷建华
+1 位作者
张勇
周兴社
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第32期24-26,共3页
针对越来越丰富的电视节目资源和多用户同时观看电视的现实,文章提出了一种面向多用户的电视节目推荐生成方法,描述并设计了实现该方法的关键技术:用户对节目喜好程度度量,用户时间优先级度量,以及多个单用户节目单的融合算法。
关键词
电视节目推荐
多用户
相似度度量
时间优先级
融合算法
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职称材料
基于用户行为的电视节目收视网络模型设计与应用
被引量:
1
3
作者
张江波
潘妍妍
《广播与电视技术》
2023年第5期80-84,共5页
近年来,网络科学发展迅速,越来越多的学者开始以网络的形式研究生活中的复杂系统。与此同时,有关电视节目领域的个性化推荐也进行得如火如荼,将复杂网络引入到对用户的收视行为研究中,对合理分析用户收看兴趣、高效进行节目推荐有着至...
近年来,网络科学发展迅速,越来越多的学者开始以网络的形式研究生活中的复杂系统。与此同时,有关电视节目领域的个性化推荐也进行得如火如荼,将复杂网络引入到对用户的收视行为研究中,对合理分析用户收看兴趣、高效进行节目推荐有着至关重要的意义。本文借助真实的用户收视数据,引入了用于反映用户兴趣特征的兴趣标签指标和反映不同用户之间兴趣关系的用户兴趣关联指标,在历史收视行为的基础上进行节目收视网络模型的构建与网络结构分析。
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关键词
用户行为分析
复杂网络
电视节目推荐
IPTV
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职称材料
电视个性化的体现——数字电视节目推荐系统
4
作者
徐江山
《世界宽带网络》
2003年第6期30-32,71,共4页
关键词
数字
电视
个人
电视节目推荐
系统
电子
节目
指南
PTVPRS
信息检索
系统结构
用户特性
原文传递
基于修正Tanimoto系数的电视节目个性化推荐方法研究
被引量:
1
5
作者
王子涛
伍发珍
+2 位作者
江铭海
董云薪
林耿
《数据挖掘》
2021年第3期181-186,共6页
随着互联网产业的发展,电视节目的个性化推荐已经成为了许多电视节目制作者和观众们的共同需求。为达到电视节目个性化推荐的目的,本文通过结合用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系,将基于修正Tanimoto系数的推荐算法运用于电视...
随着互联网产业的发展,电视节目的个性化推荐已经成为了许多电视节目制作者和观众们的共同需求。为达到电视节目个性化推荐的目的,本文通过结合用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系,将基于修正Tanimoto系数的推荐算法运用于电视节目个性化推荐的研究中。实验结果表明,本文所运用的算法具有一定的提高电视节目个性化推荐系统的精度的效果。
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关键词
Tanimoto系数
相似度
协同过滤算法
电视节目推荐
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职称材料
面向电视观众的用户兴趣偏好建模方法
被引量:
6
6
作者
罗贺
赵培
《中国管理科学》
CSSCI
北大核心
2016年第S1期43-48,共6页
在电视节目的个性化推荐过程中,针对用户偏好难以显式获取的问题,本文提出了一种基于观看行为的用户兴趣偏好建模方法。该方法将用户观看电视节目过程中的点播操作和观看时长与电视节目的基本属性相结合,从时间和频率两个维度描述用户...
在电视节目的个性化推荐过程中,针对用户偏好难以显式获取的问题,本文提出了一种基于观看行为的用户兴趣偏好建模方法。该方法将用户观看电视节目过程中的点播操作和观看时长与电视节目的基本属性相结合,从时间和频率两个维度描述用户对电视节目的偏好程度,并建立用户兴趣偏好矩阵。在此基础上,针对2602个用户在7天内的116010条点播记录,采用top-N推荐算法进行实验。结果表明,该方法能够有效地描述用户兴趣偏好,提高电视节目推荐的准确率和召回率。
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关键词
电视节目推荐
观看行为
用户兴趣建模
原文传递
题名
基于深度神经网络的电视节目推荐模型研究
1
作者
李欣宇
机构
青岛科技大学传媒学院
出处
《电视技术》
2024年第9期225-228,共4页
文摘
目前,智能电视已经普及,观众在面对海量的电视节目资源时,往往无法快速找到自己喜欢的节目。基于此,提出在全连接神经网络前端插入注意力层,并使用该神经网络构建一个电视节目推荐模型。实验证明,所构建的模型具有较高的推荐准确率和效率。
关键词
全连接神经网络
注意力机制
电视节目推荐
Keywords
fully connected neural network
attention mechanism
television program recommendation
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种面向多用户的电视节目推荐生成方法
2
作者
於志文
谷建华
张勇
周兴社
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第32期24-26,共3页
基金
国家自然科学基金资助(编号:60073054)
Philips公司国际高校合作项目
西北工业大学研究生创业种子基金项目的资助(编号:Z20030062)
文摘
针对越来越丰富的电视节目资源和多用户同时观看电视的现实,文章提出了一种面向多用户的电视节目推荐生成方法,描述并设计了实现该方法的关键技术:用户对节目喜好程度度量,用户时间优先级度量,以及多个单用户节目单的融合算法。
关键词
电视节目推荐
多用户
相似度度量
时间优先级
融合算法
Keywords
TV program recommendation,Multiple viewers,Similarity measurement ,Time priority,Merge algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于用户行为的电视节目收视网络模型设计与应用
被引量:
1
3
作者
张江波
潘妍妍
机构
国家知识产权局专利局通信发明审查部
中国传媒大学信息与通信工程学院
出处
《广播与电视技术》
2023年第5期80-84,共5页
文摘
近年来,网络科学发展迅速,越来越多的学者开始以网络的形式研究生活中的复杂系统。与此同时,有关电视节目领域的个性化推荐也进行得如火如荼,将复杂网络引入到对用户的收视行为研究中,对合理分析用户收看兴趣、高效进行节目推荐有着至关重要的意义。本文借助真实的用户收视数据,引入了用于反映用户兴趣特征的兴趣标签指标和反映不同用户之间兴趣关系的用户兴趣关联指标,在历史收视行为的基础上进行节目收视网络模型的构建与网络结构分析。
关键词
用户行为分析
复杂网络
电视节目推荐
IPTV
Keywords
User behavior analysis
Complex networks
TV program recommendation
IPTV
分类号
O422 [理学—声学]
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职称材料
题名
电视个性化的体现——数字电视节目推荐系统
4
作者
徐江山
机构
深圳市天威视讯股份有限公司副总工程师
出处
《世界宽带网络》
2003年第6期30-32,71,共4页
关键词
数字
电视
个人
电视节目推荐
系统
电子
节目
指南
PTVPRS
信息检索
系统结构
用户特性
分类号
TN948.14 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
基于修正Tanimoto系数的电视节目个性化推荐方法研究
被引量:
1
5
作者
王子涛
伍发珍
江铭海
董云薪
林耿
机构
闽江学院数学与数据科学学院
福建农林大学计算机与信息学院
出处
《数据挖掘》
2021年第3期181-186,共6页
文摘
随着互联网产业的发展,电视节目的个性化推荐已经成为了许多电视节目制作者和观众们的共同需求。为达到电视节目个性化推荐的目的,本文通过结合用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系,将基于修正Tanimoto系数的推荐算法运用于电视节目个性化推荐的研究中。实验结果表明,本文所运用的算法具有一定的提高电视节目个性化推荐系统的精度的效果。
关键词
Tanimoto系数
相似度
协同过滤算法
电视节目推荐
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
面向电视观众的用户兴趣偏好建模方法
被引量:
6
6
作者
罗贺
赵培
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《中国管理科学》
CSSCI
北大核心
2016年第S1期43-48,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71401048
71472058
+2 种基金
71131002)
安徽省自然科学基金资助项目(1508085MG140)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(JZ2016 HGTB0726)
文摘
在电视节目的个性化推荐过程中,针对用户偏好难以显式获取的问题,本文提出了一种基于观看行为的用户兴趣偏好建模方法。该方法将用户观看电视节目过程中的点播操作和观看时长与电视节目的基本属性相结合,从时间和频率两个维度描述用户对电视节目的偏好程度,并建立用户兴趣偏好矩阵。在此基础上,针对2602个用户在7天内的116010条点播记录,采用top-N推荐算法进行实验。结果表明,该方法能够有效地描述用户兴趣偏好,提高电视节目推荐的准确率和召回率。
关键词
电视节目推荐
观看行为
用户兴趣建模
Keywords
TV program recommendation
viewing behavior
user interest preference model
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的电视节目推荐模型研究
李欣宇
《电视技术》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
一种面向多用户的电视节目推荐生成方法
於志文
谷建华
张勇
周兴社
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003
0
下载PDF
职称材料
3
基于用户行为的电视节目收视网络模型设计与应用
张江波
潘妍妍
《广播与电视技术》
2023
1
下载PDF
职称材料
4
电视个性化的体现——数字电视节目推荐系统
徐江山
《世界宽带网络》
2003
0
原文传递
5
基于修正Tanimoto系数的电视节目个性化推荐方法研究
王子涛
伍发珍
江铭海
董云薪
林耿
《数据挖掘》
2021
1
下载PDF
职称材料
6
面向电视观众的用户兴趣偏好建模方法
罗贺
赵培
《中国管理科学》
CSSCI
北大核心
2016
6
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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