【摘 要】
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提出一种基于语义和用户偏好的网络电视直播实时推荐方法.该方法首先基于用户的历史记录构建用户偏好模型,然后使用基于词向量的语义相似度计算方法,分别计算待推荐节目和用
【机 构】
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中国科学技术大学信息科学技术学院,上海文广互动电视有限公司
【基金项目】
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中科院先导课题（XDA060112030）
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提出一种基于语义和用户偏好的网络电视直播实时推荐方法.该方法首先基于用户的历史记录构建用户偏好模型,然后使用基于词向量的语义相似度计算方法,分别计算待推荐节目和用户记录或待推荐节目和用户当前观看节目间的相似度,再结合该相似度和用户偏好求取用户对待推荐节目的虚拟兴趣,最后选出虚拟兴趣较高的一组节目作为对用户的实时推荐.实验结果表明,此方法的命中率在实时预测推荐的场景下较对比方法提高了10%以上,且在实时节目推荐的场景下有更好的推荐效果.
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