网络电视用户个性化直播频道推荐方法研究

《网络电视用户个性化直播频道推荐方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、工程硕士学位论文网络电视用户个性化直播频道推荐方法研究研究作者姓名任思璇工程领域计算机技术校内指导教师杨灿校外指导教师张永林所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期2018年3月StudyontheRecommendationMethodofPersonalizedLiveChannelsforInternetTVUsersADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：RenSixuanSupervisor：Prof.YangCanSouthChinaUnive

2、rsityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP3学校代号：10561学号：201521031980华南理工大学硕士学位论文网络电视用户个性化直播频道推荐方法研究作者姓名：任思璇指导教师姓名、职称：杨灿副教授申请学位级别：工程硕士工程领域名称：计算机应用技术论文形式：□产品研发□工程设计√应用研究□工程/项目管理□调研报告研究方向：多媒体技术及应用论文提交日期：2018年3月6日论文答辩日期：2018年3月20日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：罗笑南委员：

3、张军许勇陈伟能蔡宏民摘要随着科技的进步和互联网技术的日益成熟，网络电视(InternetProtocoltelevision，IPTV)服务已成功在我国广泛部署。IPTV的出现为电视领域带来了巨大的机遇，IPTV能够为用户提供大量的个性化服务并且允许用户与电视之间有更频繁多样的互动，但是在带来机遇的同时，IPTV领域同时也面临着巨大的挑战。如今的IPTV通常会向用户提供上百个直播频道，尽管电子节目指南(Electronicprogramguides，EPG)能够帮助用户了解每个频道的直播内容，但是用户在如此海量的直播频

4、道中寻找自己喜欢的频道还是一件比较困难的事。因此，为了帮助用户从上百个直播频道中选取他们自己喜爱的频道，提升用户观看电视时的体验质量，本文针对网络电视的直播频道推荐进行了研究。首先，本文对观看直播频道的用户群体进行了行为分析，其中主要分析了用户的观看时长及频道之间的切换特点。接着根据用户的行为特点，提出了一种个性化IPTV实时直播频道推荐系统(personalizereal-timerecommendationsystem，prRS)，该系统会每天对每个用户的网络推荐模型进行更新，以更好的捕捉每个用户的观看习惯，并在预

5、测当天能够实时的为用户进行直播频道的推荐。本文采取了多种推荐算法来进行推荐模型的训练，其中以神经网络为主要推荐方法，分别探究了反向神经网络(Backpropagationneuralnetwork，BPNN)及长短期记忆网络(Long-shorttermmemory，LSTM)在用户直播频道推荐中产生的效果，并且针对用户观看频道的行为提出了一种区分学习方法。此外也在真实数据集做了多组对比试验，并将推荐结果进行对比分析，分析得出当对用户进行冷热频道区分后进行推荐，推荐效果有较为明显的提升。总之，本文的主要目的是通过对多种

6、方法进行探究，找到一个较为合适的方法来提升直播频道的推荐准确率。关键字:IPTV；行为分析；推荐系统；神经网络IAbstractWiththedevelopmentofInternettechnologies,IPTVhasbeensuccessfullydeployedinourcountry.TheadventofIPTVpresentsatremendousopportunityinthefieldoftelevision.IPTVcanprovidesubscriberswithalargenumberofpe

7、rsonalizedservicesandallowsformorefrequentanddiverseuser-televisioninteraction.However,IPTVfacesahugechallengeatthesametime.Today’sIPTVusuallyprovidesuserswithhundredsoflivechannels.AlthoughElectronicProgramGuide(EPG)canhelpuserstounderstandthelivecontentofeachc

8、hannel,itisstilldifficulttofindtheirfavoritechannelsonsuchalargenumberoflivechannels.Therefore,inordertohelpusertoselecttheirfavoritechannelsandenhancetheuserexperien