Page 62 - 新时期广播电视工程技术研究

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

1. 数据收集
获取用户的观看历史、评分、收藏、订阅等行为数据，以及用户的个人信息、
兴趣标签等数据。

2. 用户画像构建
基于用户的个人信息、兴趣标签和观看行为等数据，建立用户画像，以描述
用户的兴趣和偏好。
3. 物品特征提取

对电视内容进行特征提取，包括视频的类型、导演、演员、评分等。
4. 相似度计算
根据用户画像和物品特征，通过基于内容的相似度计算方法，如余弦相似度

或基于标签的相似度计算，评估用户与每个电视内容之间的相似度。
5. 推荐候选集生成
基于用户与电视内容的相似度，生成一组候选推荐集合。可以采用基于内容
的推荐算法，如基于物品的协同过滤或基于用户的协同过滤。
6. 推荐排序

根据用户画像和候选推荐集合，使用机器学习方法计算每个候选推荐内容的推
荐度分数。可以采用基于用户历史行为的模型或基于深度学习的模型来进行计算。
7. 推荐结果展示

根据推荐度分数，将推荐内容按照从高到低的推荐度排序，并向用户展示。
可以根据用户的偏好和需求，提供多种类型和风格的推荐结果，如热门推荐、个
性化推荐、专题推荐等。
8. 实时更新
根据用户的观看行为和反馈，实时更新用户画像和推荐模型，以提供更加准

确和个性化的推荐结果。综上所述，电视内容个性化推荐算法设计是一个复杂的
过程，需要综合考虑用户的多个因素和数据，以及不同的推荐方法和模型，并根
据实际需求和具体算法进行调整和优化。

三、内容特征提取

（一）内容特征
提取步骤内容特征提取的步骤因数据类型和应用场景而异，具体如下。（1）

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