【摘 要】
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随着网络和电视服务行业的发展,网络电视平台可以为用户提供更丰富的电视频道,但对于用户而言,挑选喜爱频道的难度大幅提高。针对此问题,本文提出了基于文本卷积神经网络(Tex
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随着网络和电视服务行业的发展,网络电视平台可以为用户提供更丰富的电视频道,但对于用户而言,挑选喜爱频道的难度大幅提高。针对此问题,本文提出了基于文本卷积神经网络(TextCNN)的电视频道推荐算法,首先根据用户历史观看行为得到隐性观看特征,以及根据用户观看电视频道不同时段的节目简介得到用户特征标签和电视频道标签,然后在卷积神经网络模型中训练得到预测评分,最后通过预测评分对目标用户进行推荐个性化推荐,同时考虑了冷启动问题,使用K-Means方法来解决。我们设计了不同推荐算法的性能对比实验,最终通过基于广电运
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