網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視(IPTV)的用戶(hù)收視興趣不僅體現(xiàn)在用戶(hù)觀看的節(jié)目列表,還體現(xiàn)在節(jié)目的觀看時(shí)間點(diǎn)和時(shí)長(zhǎng)上�？紤]到現(xiàn)有方法對(duì)時(shí)間點(diǎn)和時(shí)長(zhǎng)的忽略,提出一種時(shí)段-時(shí)長(zhǎng)耦合的LDA模型。通過(guò)刻畫(huà)用戶(hù)興趣主題和收視時(shí)段的隱變量生成收視記錄中的觀看節(jié)目、觀看時(shí)間點(diǎn)和時(shí)長(zhǎng),并用Gibbs采樣對(duì)上述隱變量進(jìn)行推斷。在天津電視臺(tái)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,該模型可以得到節(jié)目相關(guān)性更高的興趣主題,更加精確地挖掘到用戶(hù)在不同時(shí)段的收視興趣分布。將該模型用于IPTV節(jié)目推薦,相較于傳統(tǒng)的cLDA,推薦效果有顯著提升。

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【部分圖文】：

圖1LDA概率圖模型

LDA是Blei等學(xué)者于2003年提出的一種基于概率模型的文本主題建模方法,可以識(shí)別龐大文檔集或語(yǔ)料庫(kù)中的隱藏主題信息,被廣泛應(yīng)用于信息檢索、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域[13～15]。LDA的圖模型如圖1所示,該模型假設(shè)文章是由多個(gè)主題以不同比例混合而成,每個(gè)主題可以用多個(gè)詞的概率分布表....

圖2用戶(hù)收視記錄的周期性變化

(4)用戶(hù)對(duì)某個(gè)節(jié)目的觀看時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng),則對(duì)這個(gè)節(jié)目的喜愛(ài)程度越高�；谏鲜龇治�,本文將LDA模型中的興趣主題分布θm擴(kuò)展為表示用戶(hù)收視興趣、時(shí)段與時(shí)長(zhǎng)的行為模式分布,建立TDC-LDA模型。表2是LDA模型推廣到TDC-LDA模型后θm的變化。在LDA模型中,每個(gè)IPTV用戶(hù)的興....

圖3TDC-LDA概率圖模型

TDC-LDA模型是一個(gè)概率生成模型,它是對(duì)LDA模型的拓展,模型如圖3所示。假設(shè)有K個(gè)興趣主題,Vm個(gè)不同的電視節(jié)目,興趣主題對(duì)應(yīng)的電視節(jié)目多項(xiàng)式分布描述成K×Vm維的矩陣Φ,φk,vw是節(jié)目vm屬于主題k的概率。同樣,假設(shè)有L個(gè)時(shí)段(時(shí)段指一些特定的時(shí)間區(qū)間,例如,工作日17....

圖6用戶(hù)M觀看最多的5個(gè)節(jié)目的觀看次數(shù)與時(shí)長(zhǎng)

表9用戶(hù)M的興趣主題概率分布模型興趣主題動(dòng)畫(huà)I類(lèi)動(dòng)畫(huà)II類(lèi)古裝愛(ài)情類(lèi)cLDA0.7585140.05804950.003096TDC-LDA0.5554180.06037150.212454分析圖6可知用戶(hù)M是一個(gè)以?xún)和c家庭主婦主導(dǎo)收....

本文編號(hào)：3994509