IPTV推进系统研究

IPTV 的直播频道推荐不同于点播频道推荐,直播频道的用户特征更复杂。 通过用户的数据记录去理解用户行为是至关重要的。文献通过对频道收看数据 (收看频道数、频道收看时长)以及频道切换数据(频道切换频率、频道驻留时 间、频道切换方式)的统计,对用户行为做出分析。然后分别运用 6 种基本推荐 方法建立推荐系统,利用数据对这些推荐系统进行训练和测试并在不同条件下对 比分析。对于不同活跃度用户,推荐系统也有着不同的表现,为进一步提高推荐 精度,对不同融合方法的推荐系统做出比较。其中 personal popularity 和 personal schedule 两个方法对推荐精度的影响最大