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新时期广播电视工程技术研究
Research on Broadcasting and Television Engineering Technology in the New Era

第三节 智慧广电背景下电视内容个性化推荐算法研究

随着网络和信息技术的迅猛发展，传统的电视观看方式发生改变。利用人工
智能和大数据分析等技术手段，使得电视内容能够根据用户的个性化需求进行智
能推荐，从而提供更加精准、丰富的观看体验。作为智慧广电技术的重要组成部
分，电视内容个性化推荐算法对于提高用户满意度和增强平台用户黏性具有重要
意义。尽管已经有一些电视内容个性化推荐算法被提出并应用于实践中，但仍然

面临一些问题和挑战。首先，用户兴趣建模是电视内容个性化推荐算法的关键之
一，然而传统的用户兴趣建模方法往往过于简单，无法充分挖掘用户多样化的需
求；其次，电视内容的特征多样且复杂，如何有效地提取和表示内容特征是一个

亟须解决的问题；最后，如何综合考虑用户兴趣和内容特征，设计出更精准的推
荐算法，是当前研究的热点和难点。

一、算法研究概述

（一）电视内容个性化推荐的定义与特点

电视内容个性化推荐是基于用户的观看历史、兴趣爱好和行为习惯等个人信
息，通过算法的分析和综合，综合考虑用户和内容的特征，为用户提供符合其个
性化需求的电视节目。电视内容个性化推荐算法会根据用户的个人特征和兴趣，

为每个用户提供独特的推荐结果，以满足其个性化需求。通过分析用户的观看历
史、喜好等信息，电视内容个性化推荐算法能够提供更准确的推荐结果，从而提
高用户的满意度；电视内容个性化推荐算法还会考虑推荐与用户兴趣相关的其他
类型的节目，以提升用户的观看体验；电视内容个性化推荐算法能够实时地根据
用户的行为和偏好进行推荐，并及时反馈给用户最新的推荐结果；电视内容个性

化推荐算法会根据用户的反馈和兴趣的变化，动态地调整推荐策略，以提供更符
合用户需求的推荐结果。
（二）电视内容个性化推荐算法的分类

电视内容个性化推荐算法的研究目标在于利用人工智能和大数据分析等技
术，根据用户的个人特征和兴趣，为用户提供个性化的电视节目推荐。根据不同
的分类方法，可以对电视内容个性化推荐算法进行划分。电视内容个性化推荐算
法主要涉及用户兴趣建模、内容特征提取和综合推荐算法 3 个方面。下面将探索

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