交互电视中基于本体的个性化节目协同推荐

提出一种在Web-TV环境中,拥有较强个性化和交互特性的基于本体的电视节目协同推荐方法。采用隐式和显式两种方法估计用户对其已收看节目的喜好程度,并根据用户收看电视节目的四条性质,提出隐式估计评分值的核心公式。在协同推荐时,利用节目本体中各元素的语义相似性,根据已经得到的评分值推测用户对未收看节目的评分值,解决了协同推荐的稀疏性缺点,并且在计算用户之间的相似度时,还考虑了用户的个人属性。最后还提出了实现了该算法的原型系统。     

Research of Personalized Recommendation System in Interactive Digital TV

旨在分析研究如何把个性化推荐系统引入交互式电视中加以应用.概括介绍了个性化推荐系统的功能架构和组成要素,重点对几个主流的推荐算法进行分析和对比,总结了交互式电视中个性化推荐技术研究的重难点,分析了个性化推荐系统在未来交互式电视中的应用以及可能的研究方向.     

智慧广电背景下电视内容个性化推荐算法研究

随着智能电视和互联网技术的迅猛发展,广播电视领域面临着诸多的机遇和挑战。传统的电视节目推荐方法基于固定时间表和广播频道,无法满足用户的个性化需求。本文研究了智慧广电背景下的电视内容个性化推荐算法,对电视内容个性化推荐、用户兴趣建模、内容特征提取和综合推荐算法等进行了论述,希望能够提升用户体验,增加广播电视节目观众和促进广电行业的发展。     

个性化推荐系统研究

信息技术和互联网的迅猛发展把我们带进了信息过载的时代。海量信息的同时呈现,一方面增大了用户发现自己感兴趣信息的难度,另一方面也使得大量信息无法被一般用户获取。个性化推荐系统是目前解决信息过载问题最有效的工具。本文简单介绍了推荐系统的概念和组成要素,重点介绍了几种重要的推荐技术和个性化推荐系统的应用领域。     

社会化标签系统中基于本体的个性化推荐方法研究

【目的】捕捉用户兴趣的动态性变化,优化个性化信息推荐效果。【应用背景】高效的个性化信息推荐方法可以根据用户行为特征主动为用户提供合适的信息资源,使信息的获取和利用更加快捷、准确。【方法】以"新浪微博"为例,通过挖掘用户及其关注者的微博数据,提取标签,计算二者兴趣相似度及亲密度,确定用户兴趣标签并优化标签描述,从而构建用户个性化"轻量级"本体,使得语义网资源能够准确地投放到用户界面。【结果】有效缓解了信息爆炸式增长所造成的"信息迷航"现象。【局限】微博数据中的杂音(广告转发、多语言描述)、数据不充分等,可能影响标签提取的准确性。     

OTA系统中的个性化应用推荐系统研究

本文首先提出了OTA全新的个性化应用推荐系统模型,然后对移动用户下载使用与兴趣之间的关联作了讨论与分析,并给出了算法,最后对个性化推荐的两种常见实现方法,即聚类分析与关联规则进行了讨论,给出了OTA系统中的个性化应用推荐引擎的设计思路与实现算法.     

E-Learning系统的个性化推荐方法研究

以E-Learning系统建设为背景,通过采用文献查找、调查研究等方法探讨个性化推荐理论的内涵,并结合当前建设中的E-Learning系统,分析了目前常用的个性化推荐策略,并进行介绍比较和分析以后,总结经验,以应用于E-Learning系统的建设。提出适合于E-learning系统建设的个性化推荐策略:采用关联规则推荐策略和协同过滤技术,基于WEB技术建立一个虚拟学习系统,利用推荐算法,结合用户需求,将学习的资源、学习活动和学习策略进行整合,向用户推荐完整的满足用户需求的E-Learning学习方案。     

基于Mahout的个性化电子商务推荐系统研究

文章针对基于Mahout的个性化电子商务推荐系统研究,将从个性化电子商务推荐系统概述入手,结合Mahout简介,以及开发程序流程,对电子商务推荐算法实现展开论述。最后以实验为例进行了深入分析。文章旨在能为提升电子商务系统的整体功能提供参考性建议。     

基于本体的个性化信息推荐系统研究

本文从本体的概念出发,在分析传统信息推荐系统弊端的基础上,将本体与信息推荐系统融合,克服了传统信息推荐技术的不足之处,构建了基于本体的个性化信息推荐系统模型,使文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配,以期能为提高信息推荐系统的精准度提供帮助。     

特征提取技术在个性化网页推荐系统中的应用

网页系统在运行过程中,原始特征空间在未经过处理时,特征空间维数的增加,会使网页文本分类的训练时间和空间复杂度都随之增加。为了减少原始空间的维数,提高网页系统的操作能力,在原始空间中提取出部分特征的过程就是特征提取技术。     

基于本体论的个性化影片推荐技术研究

个性化影片推荐服务是解决目前网络及家庭数字电视应用中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法.针对影片点播应用,给出了个性化影片推荐服务的体系结构、影片数据建模、用户兴趣偏好模型进行了研究,实现无需用户输入传统推荐方法所需相关个性兴趣信息即可返回与用户当前兴趣相关的影片推荐列表,提出了基于本体论的影片模型,并建立用户兴趣偏好模型,给出了对推荐过程中结合用户信息反馈对推荐结果进行自适应的调整算法.     

交互式数字电视在高校教学中的应用

介绍交互式数字高清晰度电视技术的优势与发展情况,针对其在教育方面的应用,论述了交互式数字电视目前在我国的发展,并且展望和分析了交互式数字电视在教育领域产生的巨大影响。     

交互式电视应用前景广阔

交互式电视是网络时代的新生事物，能帮助观众朋友解决许多实际问题。如：电视购物，电视银行，远程教育等，应加速推广应用。目前，只有加快对我国现存有线电视网的改造，加快模拟——数字混合网向全面数字化网络的过度，才能使交互式电视有更广阔的发展空间。交互式电视的快速发展必将产生巨大的经济效益和社会效益，其应用前景非常广阔。     

数字互动电视终端接收机设计研究

互动电视作为一种全新的节目形式，成为广播电视行业的发展方向之一，而互动电视接收机顶盒也成为近年来研究的热点。介绍一个自行设计实现的互动电视接收机顶盒系统，首先对系统的软硬件构成做了大体介绍，然后就设计中的几个核心问题做了较为详细论述，该系统已在CCTV互动电视广播项目中投入试运行，达到了预期的设计要求。     

基于双CPU的网络交互式数字电视机顶盒的设计

从现有交互式数字电视机顶盒的发展以及局限性出发，介绍ST Microelectronics公司新近推出的适合于交互式数字电视应用的ST40GX1和STi5514芯片的功能特点以及接口，提出将二者相结合构成双CPU的高性能网络交互式数字电视机顶盒的方案，并给出包括前端在内的系统的具体构成。     

基于混杂社会网络的个性化Web服务推荐方法

为了缓解Web服务推荐中存在的冷启动和数据稀疏问题,以及满足用户个性化的需求,本文提出了基于混杂社会网络的Web服务推荐框架及算法.该网络加入了服务提供者这一元素,可提供更多的真实信息,有助于缓解冷启动问题.根据提出的服务推荐框架,设计了用户-候选服务信任值预测算法（Computing Trust Value,CTV）,以及服务推荐算法（Recommend Queue,RQ）.在真实数据集上建立实验,结果表明本文提出的方法在预测准确率MAE、RMSE,推荐准确率MAP、NDCG,以及填充率和覆盖率上都有所提高,有助于提升个性化推荐的性能.     

数字电视交互系统中间件技术浅析

数字电视中间件是指位于数字电视机顶盒内部的实时操作系统与应用程序之间的软件部分。数字电视中间件系统的应用,能够跨越技术、标准的限制,让用户能够使用简单的方法定制出具有个人特色的应用软件,同时,中间件的应用还能够大大提升产品的开放性与可移植性,分析了中间件技术的发展及分类,并讨论了中间件技术的选择和应用等问题。     

地面数字电视广播系统的研究

本文主要介绍了地面数字电视广播（Digital Television Terrestrial Broadcasting,DTTB）系统,在介绍国外现有的DTIB传输标准的基础上说明清华大学数字电视传输技术研发中心提出的DMB—T（Terrestrial Digital Multi—media／Television Broadcasting）标准。DMB—T系统采用了时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）的多载波调制方式,适用于具有多径干扰和多普勒频移的地面数字电视广播传输信道。通过比较,DMB—T具有新的关键技术和优越的性能。     

数字电视系统关键指标的测量

数字电视的发展给从业者提出了更高的要求,尤其在关键指标的测量上,如果指标达不到要求将直接影响整个网络的传输质量。主要从数字电视系统的载波电平、载噪比、调制误差比以及误码率等几个指标展开分析,并在此基础上对这些客观测量指标展开相应的解析。