本文關(guān)鍵詞：IPTV智能推薦系統(tǒng)的設(shè)計與研究　出處：《華南理工大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 智能推薦系統(tǒng) 收視數(shù)據(jù)分析 IPTV

【摘要】：隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,人們逐漸從信息匱乏的時代走入信息過載的時代。作為新媒體行業(yè)突出代表的IPTV(交互式網(wǎng)絡(luò)電視)由于其人性化的交互和實時性的體驗,逐漸使用戶從后仰式觀看習慣變成前傾式觀看習慣。作為IPTV的從業(yè)人員,如何有效利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,讓平臺內(nèi)的信息脫穎而出,受到用戶的關(guān)注;如何使用戶從大量信息中獲取其感興趣的信息,為用戶提供高品質(zhì)的個性化服務(wù),是本文的主要研究方向。本研究深入分析新媒體環(huán)境下智能推薦的相關(guān)應(yīng)用平臺,通過對IPTV平臺上的產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及付費產(chǎn)品數(shù)據(jù)統(tǒng)計等需求的研究,探索智能推薦系統(tǒng)的創(chuàng)新設(shè)計與實現(xiàn)。首先針對智能推薦數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)提出設(shè)計方案,利用搜索引擎通過網(wǎng)絡(luò)快速響應(yīng)客戶端的搜索請求,以實現(xiàn)用戶對于節(jié)目、回看、入口以及信息關(guān)聯(lián)等內(nèi)容的搜索服務(wù)。然后,基于對平臺最重要的用戶行為數(shù)據(jù),利用微軟公司的SSIS去設(shè)計數(shù)據(jù)采集程序并對數(shù)據(jù)進行分析和處理;同時應(yīng)用ASP.NET技術(shù),將分析產(chǎn)生的結(jié)果,利用網(wǎng)頁呈現(xiàn)出來,有利于推薦系統(tǒng)下一步工作的實現(xiàn)。最后通過多種算法模型,實現(xiàn)在終端對用戶進行智能推薦,同時解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題。通過實際業(yè)務(wù)環(huán)境的應(yīng)用驗證,證實設(shè)計的正確性和有效性。本文的研究可為IPTV平臺的管理層提供準確的數(shù)據(jù)分析,為管理者的決策提供充分的數(shù)據(jù)支持;同時為用戶提供高品質(zhì)的個性化服務(wù)提供強有力支撐。
[Abstract]:With the continuous development of information technology and the Internet. As a prominent representative of the new media industry, IPTV (interactive network television) is experiencing its humanized interaction and real-time experience. As IPTV practitioners, how to effectively use the results of big data analysis, so that the information in the platform stand out, and get the attention of users; How to make users get interesting information from a large number of information, and provide users with high-quality personalized services. This research is the main research direction of this paper. This research deeply analyzes the intelligent recommendation application platform under the new media environment, through the product related data statistics on the IPTV platform. In order to explore the innovative design and implementation of intelligent recommendation system, this paper proposes a design scheme for the structure of intelligent recommendation data, which is based on the research of user behavior data statistics and payment product data statistics. The search engine is used to quickly respond to the client's search request through the network, so as to realize the user's search service for the program, the back view, the entrance and the information association and so on. Based on the most important user behavior data of the platform, the SSIS of Microsoft is used to design the data acquisition program and analyze and process the data. At the same time, the application of ASP.NET technology, the results of the analysis, the use of web pages presented, is conducive to the implementation of the next step of the recommendation system. Finally, through a variety of algorithm models. Realize the intelligent recommendation to the user in the terminal, at the same time solve the cold start problem in the recommendation system. Through the application verification of the actual business environment. The research in this paper can provide accurate data analysis for the management of IPTV platform and provide sufficient data support for managers' decision-making. At the same time to provide users with high-quality personalized services to provide strong support.
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3

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