【摘 要】
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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
【机 构】
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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;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71401048,71472058,71131002);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)
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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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