隨著三網(wǎng)融合的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)廣電媒體更需要建立一套完善的影視營(yíng)銷(xiāo)推薦系統(tǒng),將海量的影視資源精準(zhǔn)有效的推薦給每一位用戶。在推薦系統(tǒng)中,協(xié)同過(guò)濾算法是應(yīng)用較為廣泛的一種推薦方法。討論了傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法在影視營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用,提出一種加權(quán)混合推薦算法,并將算法應(yīng)用在影視營(yíng)銷(xiāo)推薦場(chǎng)景中,推薦算法的精準(zhǔn)度得到了一定提升。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2019,40(17)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)分析
2 構(gòu)建用戶影視評(píng)價(jià)體系
3 協(xié)同過(guò)濾算法設(shè)計(jì)
    3.1 基于內(nèi)存的協(xié)同過(guò)濾算法
    3.2 基于模型的協(xié)同過(guò)濾算法
        (1) 根據(jù)得到的評(píng)價(jià)矩陣R, 先用兩個(gè)矩陣P和Q代表評(píng)分矩陣:
        (2) 未知評(píng)分可以如下表示:
        (3) 得到真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的誤差為:
        (4) 誤差平方和可表示為:
    3.3 混合推薦算法
4 結(jié)果對(duì)比
    4.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    4.2 評(píng)價(jià)分析
5 結(jié)論



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