本发明公开了一种IPTV节目推荐方法,包括:根据用户的观看日志,构建用户收视矩阵;对用户收视矩阵依次进行低秩去噪、周期性压缩与观看模式提取,从而获得用户的周期性观看场景;将周期性观看场景中的每一观看模式作为一兴趣用户,并构建所有兴趣用户的评分矩阵;对当前观看模式进行识别,从而确定当前兴趣用户,再采用联合推荐策略,从历史影料库和当前直播的节目中推荐用户感兴趣的节目,生成推荐列表推送给用户.该方法能够较好地处理IPTV终端的多成员情况,提高了推荐的精确度;同时,还采用直播和点播融合的推荐策略,使得用户得到更加全面的推荐内容.
发明专利
CN201710373843.X
2017.05.24
CN107071578A
2017-08-18
王子磊 马超
中国科学技术大学
H04N21/466(2011.01)I,H,H04,H04N,H04N21
H04N21/466(2011.01)I,H04N21/475(2011.01)I,H04N21/482(2011.01)I,H04N21/45(2011.01)I,H04N21/258(2011.01)I,H,H04,H04N,H04N21,H04N21/466,H04N21/475,H04N21/482,H04N21/45,H04N21/258
一种IPTV节目推荐方法,其特征在于,包括:根据用户的观看日志,构建用户收视矩阵;对用户收视矩阵依次进行低秩去噪、周期性压缩与观看模式提取,从而获得用户的周期性观看场景;将周期性观看场景中的每一观看模式作为一兴趣用户,并构建所有兴趣用户的评分矩阵;对当前观看模式进行识别,从而确定当前兴趣用户,再采用联合推荐策略,从历史影料库和当前直播的节目中推荐用户感兴趣的节目,生成推荐列表推送给用户.