基于Hadoop的IPTV隐式评分模型

发布时间：2018-07-10 02:31

  本文选题：隐式反馈 + 分布式模型　； 参考：《计算机应用》2017年11期

【摘要】：根据网路协定电视(IPTV)用户收视行为数据中的隐式特性,提出一种新型的隐式评分模型。首先,介绍了IPTV用户收视行为数据的主要特点,提出一种新的用户收视比值、用户兴趣偏置因子以及视频类型影响因子相结合的多特征混合隐式评分模型;然后,提出基于收视时长和收视比值的收视行为筛选策略;最后,设计并实现了基于Hadoop的分布式模型架构。实验结果表明,所提模型有效提高了IPTV系统中推荐结果的质量,同时提升了时间效率,对于大规模数据有良好的可扩展性。
[Abstract]:According to the implicit characteristics of IPTV user's viewing behavior data, a new implicit scoring model is proposed. Firstly, this paper introduces the main characteristics of IPTV user's viewing behavior data, and proposes a new multi-feature mixed implicit scoring model which combines user viewing ratio, user interest bias factor and video type influence factor. Finally, a distributed model architecture based on Hadoop is designed and implemented. The experimental results show that the proposed model can effectively improve the quality of the recommended results in IPTV system and improve the time efficiency.
【作者单位】： 河北工业大学计算机科学与软件学院;天津商业大学信息工程学院;
【基金】：天津市自然科学基金资助项目(15JCQNJC00600,14JCYBJC15900)~~
【分类号】：TN949.292

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本文编号：2111679