Page 61 - 新时期广播电视工程技术研究

第二章 智慧广电发展及建设研究

基于用户兴趣的电视内容个性化推荐算法，通过构建用户兴趣模型和使用推断算
法来实现个性化推荐。同时，将基于内容特征的电视内容个性化推荐算法展开，
通过提取和计算内容特征的相似度来实现个性化推荐。

二、用户兴趣建模

（一）用户兴趣建模步骤
用户兴趣建模是根据用户的行为数据、兴趣标签、社交关系等信息来建立用

户的兴趣模型。在基于用户兴趣的电视内容个性化推荐算法研究中，用户兴趣建
模的详细步骤如下。
1. 数据采集
搜集用户的行为数据，涵盖观看历史记录、收藏、评分等信息。同时，还可

以收集用户的兴趣标签、社交关系等数据。
2. 数据处理
对采集到的数据进行清洗和预处理，包括消除噪声数据、处理缺失值、统一
数据格式等。

3. 特征提取
从预处理的数据中提取特征，以描述用户的兴趣。可以使用传统的特征工程
技术，如 TF-IDF、Word2Vec 等，也可以应用深度学习方法进行特征提取。

4. 兴趣建模
利用从特征提取中获得的特征，使用机器学习或深度学习算法构建用户的兴
趣模型。一些常用的算法包括协同过滤算法、内容推荐算法和深度学习算法等。
5. 模型评估和优化
对构建的兴趣模型进行评估，可以采用准确率、召回率、覆盖率等评估指标

来评估模型的性能。根据评估结果，对模型进行优化和调整，以提高个性化推荐
的准确性。
6. 个性化推荐

根据构建的兴趣模型，结合电视节目的特征和内容，利用推荐算法为用户推
荐符合其兴趣的电视内容。
（二）电视内容个性化推荐算法设计
电视内容个性化推荐算法设计步骤如下。

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