Page 63 - 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

对原始数据进行清洗和预处理，去除噪声、标准化数据格式、分词和去除停用词
等。（2）选择适当的特征表示方法。文本数据如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec
等，图像数据如颜色直方图、纹理特征、CNN 特征等，音频数据如 MFCC、短

时能量和过零率等。（3）使用相应的算法或模型提取特征。文本数据如统计方法、
词嵌入模型、文本分类模型，图像数据如图像处理算法、预训练的 CNN 模型，
音频数据如信号处理算法、预训练的深度学习模型。（4）将提取得到的特征表
示为合适的数据结构，并对特征进行归一化处理，如线性缩放和 Z-score 标准化。

对于高维特征，可以使用降维方法来减少维度，如 PCA 和 LDA。（5）将提取
得到的特征保存，以备后续的任务使用。总之，内容特征提取是一个复杂的过程，
在实际应用中，根据具体数据和任务进行调试和优化非常重要。

（二）内容相似度计算算法
基于内容特征的电视内容个性化推荐算法是一种根据电视节目的内容特征来
进行推荐的方法。在这种算法中，内容相似度计算算法是至关重要的步骤，用于
衡量不同电视节目之间的相似度。内容相似度计算算法可以利用不同的特征进行
计算，如电视节目的主题、类型、演员、导演、剧情等。通过对这些特征进行分

析和比较，算法能够确定不同电视节目之间的相似程度。因此，当用户观看一个
电视节目时，推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好，找到与该节目相似的其他节
目，以提供个性化的推荐。

电视内容个性化推荐的质量和用户体验与内容相似度计算算法的准确性和效
率密切相关。因此，在设计和实现算法时，需要综合考虑这些因素。此外，算法
的可扩展性和适应性也需要被考虑，以便在不同的应用场景下进行推荐。

四、综合推荐算法

（一）用户兴趣与内容特征融合模型
用户兴趣与内容特征融合模型是一种结合用户兴趣和内容特征的模型，用于
推荐系统等个性化服务。传统的推荐系统通常使用基于用户的协同过滤或基于内

容的推荐算法，但这些方法只考虑了用户的历史行为或内容的特征，未考虑用户
对不同内容的兴趣程度。
为了解决这一问题，用户兴趣与内容特征融合模型引入用户兴趣和内容特征
2 个方面的信息，以更好地捕捉用户的兴趣和内容的特征。用户兴趣可通过用户

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