基于用户行为的协同过滤推荐算法在视频推荐上的应用研究

随着互联网的快速发展,人们在网上观看视频的频率也越来越高,对于视频网站来说,如何利用网站本身产生的海量的用户行为数据提升用户的黏性,成为网站经营者需要深刻考虑的问题.为了更好地吸引用户、留住用户,推荐算法也越来越多地在各种网站上得到了利用.该课题将对用户的行为数据进行分析,再利用协同过滤推荐算法来构建模型从而实现对目标...     

基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现

当前,随着我国经济发展速度的不断加快,以及人们生活水平的显著提升,使得人们的个性化需求增多.同时,由于计算机技术与网络技术的发展,也致使众多娱乐与服务形式融入到网络之中,从而形成全新的网络化模式.而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统,即是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用.对此,本文简要阐述了个性化推荐的概念,并阐述出协同过滤算法的含义,进而,通过协同过滤算法,达成电影个性化推荐系统设计与实现的目标,并进行了运行试验,旨在为通过计算机技术与网络技术能够为人们提供更多的便利与服务,做出自己应有的贡献.     

基于协同过滤算法的MOOC个性化推荐系统

MOOC(慕课,Massive Open Online Course)大规模在线开放课程是一个在线课堂,旨在通过网络让用户随时无限制学习。为了让用户发现感兴趣且高质量的课程,文中设计了一种基于协同过滤技术的MOOC个性化课程推荐系统,为用户提供个性化的课程选择,以提升用户体验。同时对协同过滤算法存在的缺陷提出了改进思路,并对推荐技术以及MOOC未来的发展进行了展望。     

IPTV视频个性化推荐方案

分析了IPTV视频领域个性化推荐需求,以“虚拟视频用户”为基础建立了IPTV视频用户画像,构建了“离线批处理数据分析+在线流式推荐引擎”架构的个性化推荐系统,实现了IPTV视频的个性化推荐。验证结果证明该方案是大数据技术在提升用户IPTV使用体验方面的有益尝试。     

个性化推荐系统在IPTV系统中的应用

IPTV丰富的多媒体业务能够较好地满足家庭用户多样化的收视需求.为了提升业务运营效果,提高用户黏性,IPTV需要实现"千人千面"的智慧运营.个性化推荐系统常被用于解决智慧运营中的信息过载问题,但同时也会受到数据稀疏性、冷启动以及可解释性等问题的困扰.本文介绍了基于节目知识图谱、图神经网络及点击率预估的个性化推荐系统,分...     

基于协同过滤推荐技术的作业资源个性化推荐系统的设计与研究

个性化推荐系统在电子商务领域已经获得成功应用。受其研究领域中相关研究启发,我们尝试在作业资源管理系统中引入协同过滤推荐算法,对协同过滤算法的工作原理、实现方法和存在问题等进行阐述和分析,并提出对存在问题的改进策略。将优化后的推荐技术融入到作业管理的整个流程中去,设计了基于协同过滤技术的作业资源推荐系统的理论模型,并结合作业流程详细说明推荐的实现过程。     

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。     

基于大数据的个性化音乐推荐系统

中国移动无线音乐作为无线电子商务领域中最成功的应用,已发展到一个较为成熟的阶段,但同时也面临着提升用户活性并进一步扩大音乐用户量的困难.基于大数据的个性化音乐推荐系统以进一步促进全网音乐业务发展为目标,通过对系统中所有的音乐物理文件和保存的海量用户行为记录进行分析,得出用户的兴趣偏好,向用户推荐个性化的音乐服务内容.     

基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用研究

在当前家庭数字化日趋普及的环境下,为了给用户提供一种智能型、个性化的多媒体内容推荐服务,通过研究协同式信息过滤技术,结合数据挖掘技术,设计并实现了一个智能型、个性化的多媒体推荐系统。系统可以根据用户的使用习惯、使用时间、使用环境以及最近选择的项目进行分析,进行判断后列出最优推荐资源。系统通过研究个人信息的自我学习技术、个性化特征分析技术以及多媒体内容的搜寻技术,将上述技术应用在推荐服务系统中,具有一定的实际意义。     

大数据系统在IPTV/OTT用户行为调查上的应用

描述利用大数据技术实现用户行为和收视率调查方案的系统设计。受益于宽带网络的发展和IPTV/OTT智能终端的双向互动特性,用户操作使用电视的行为数据可以实时传送到位于云端的大数据平台,大数据分析系统通过分析这些海量用户数据,得到精准的用户收视行为的实时数据。相比传统的基于抽样样本统计方法的局限和偏差,大数据的分析方法使用全样本数据,保障了统计的全面性和准确性,同时还可以为每一个具体用户画像,这样的统计和画像为运营商对节目、频道的运营提供了准确实时的参考数据,为运营商优化内容、广告的投放提供了有效的手段和工具,从而可以大大提升运营商的竞争力。     

基于用户群组行为分析的视频推荐方法研究

该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法,为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分,首先利用RFM(Recentness, Frequency, Monetary amount)模型分析用户的行为,将相同行为的用户归为一组;然后结合用户的最近习惯,使用基于权重增量的Apriori算法挖掘用户之间的关联规则,并用向量空间模型进行相似度计算从而实现用户相似聚集;最后进行协同过滤式推荐,完成整体个性化视频推荐过程。该方法的特点是行为数据自动收集获取,避免了直接对视频大数据的处理;另外,视频推荐随着用户行为的改变而动态变化,更加符合实际情况。实验结果表明,该方法有效并且稳定,相比于单一推荐方法,在准确率、召回率等综合指标上均有明显提升。     

基于Agent和数据挖掘的个性化远程教育系统的研究与实现

分析了目前远程教育系统存在的几个主要问题,提出并设计了一种基于Agent和数据挖掘技术的个性化远程教育系统。该系统由于在Web服务器的基础上增加了应用服务器,从而使系统的负载能力得到提高,能适应更多的在线学习的需求。由于充分运用了Agent技术和数据挖掘技术,从而使系统的灵活性和适应性得到提高,完全能满足个性化现代远程教育的需求。     

大数据背景下个性化音乐推荐方案探究

随着移动互联网和云计算等技术高速发展,网络音乐库数量和种类呈现爆炸式增长,这使得面向音乐数据源的大数据分析需求应运而生。文章针对热门的个性化音乐推荐服务,初步探讨了基于大数据挖掘的概念性方法,并且研习了一种个性化音乐推荐方案。     

基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐

近年来,在线社交网络成为人们工作、生活不可或缺的信息共享与交流工具,如何对海量庞杂、大范围时空关联的用户行为信息进行认知并据此提供个性化的推荐服务,已成为在线社交网络发展重点关注的问题。为此,提出了一种基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐框架,在对用户特征、文本信息及兴趣偏好等行为进行认知的基础上,利用协同过滤算法,实现个性化的推荐服务。实验结果验证了提出的基于用户行为认知的协同推荐策略具有较好的稳定性和实际应用效果。     

基于STi7105的AVS IPTV机顶盒的设计与实现

设计了一种基于意法半导体公司最新一代高清机顶盒解码芯片STi7105实现的AVS IPlV机顶盒,介绍了STi7105芯片和Linux操作系统的结构与功能,阐述了系统的软硬件设计与实现方法.经优化设计的AVS IPTV机顶盒具有功能强、可靠性高、速度快、成本低、功耗小和易于升级等特点.     

基于USB的数据采集系统设计及实现

讲述了一种基于USB的12b高速数据采集与信号分析系统的设计，设计中采用了FPGA(可编程逻辑器件)实现时序逻辑信号的控制，从而整个系统的设计具有很大的灵活性。该系统在Windows2000环境下的驱动程序及用户应用程序采用的是Visual C^ 语言实现的，而固件代码则是用C语言实现的。系统具有低成本、高性能的特点，能够广泛应用于测控、信号分析等多个领域。     

有线电视网络用户收视行为大数据多维分析系统设计

本文针对有线电视业务特点和需求,设计并实现了一套完整的有线电视网络用户收视行为大数据多维分析系统,方便运营分析人员自定义分析指标,快速绘制收视率报表,帮助广电运营商更全面地对用户收视行为数据进行多维度分析,为运营决策提供数据支持.