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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

的历史行为、社交网络等获取，而内容特征可通过文本处理、图像处理等方法提
取，将用户兴趣和内容特征进行融合，得到综合的特征表示。

融合的方法可以采用深度学习中的神经网络模型，输入用户兴趣和内容特征，
在神经网络中进行特征提取和融合；也可以使用传统的机器学习方法，将用户兴
趣和内容特征进行拼接或加权求和。最后，根据融合后的特征表示，可以使用推
荐算法进行个性化推荐，或进行其他相关任务，如广告点击率预测、搜索排序等。

（二）综合推荐算法设计
为了设计综合推荐算法，可以采用机器学习方法将用户兴趣和内容特征结合
起来，生成一个综合的特征表示。常用的方法有基于矩阵分解的协同过滤算法和

基于深度学习的神经网络模型。基于矩阵分解的协同过滤算法通过将用户—项目
评分矩阵分解，把用户兴趣和项目特征映射到低维空间，并计算相似度来预测用
户对未观看项目的评分；基于深度学习的神经网络模型可以使用多层神经网络学
习用户兴趣和项目特征之间的非线性关系，通过处理电视节目的图像或文本特征，

并与用户兴趣融合，生成个性化的推荐结果。
此外，可以利用卷积神经网络或循环神经网络处理电视节目的图像或文本特
征，并将这些特征与用户兴趣进行结合。通过对网络进行训练，可以学习到用户

兴趣和内容特征之间的复杂关联，并生成个性化的推荐结果。

第四节 基于区块链技术的智慧广电建设

一、区块链技术概念与特征

（一）区块链技术的概念
区块链技术的概念可以分为狭义和广义两种。其中，从狭义的角度来看，区

块链技术主要是指安全存储的数据，这些数据具有顺序关系，并且可以在系统中
进行验证。每个数据块被组合起来创建一个去中心化的共享数据库，数字密码学
被用于保障重要数据信息不被泄露或盗用，还可以保障信息的完整性及预防数据

被篡改。一般来说，区块链技术是使用加密的区块链结构来验证数据，然后使用
分布式共识算法保持数据信息的真实性和一致性，并使用自动化脚本代码来编程
和操纵数据。通常，区块链技术架构主要可划分为 6 层，分别为数据层、网络层、

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