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基于协同过滤算法的视频智能推荐系统

王嘉菲1，朱志锋1，2

【摘要】摘要：根据智能电视终端的性质，本文中提出基于时间段的协同过滤推荐算法.根据不同时间段观看电视的人群不同，将24小时划分为多个时间段，并且结合视频属性权值和基于物品的推荐算法实现一种适合智能电视的视频推荐算法，精准地定位该时段收看电视的家庭成员并进行动态的推荐.

【期刊名称】湖北大学学报（自然科学版）

【年(卷),期】2019(041)002

【总页数】6

【关键词】视频；智能推荐；协同过滤

基金项目：湖北工程学院科研基金(Z2014006)资助

1 基于物品的协同过滤算法

其思想就是找到和“目标用户”喜欢的物品相似的物品，然后把相似的物品推荐给“目标用户”，在此我们需要进行以下几个步骤.

1.1 处理用户日志，得到用户偏好数据由于智能电视用户具有自身的特殊性：一是用户的历史行为都是隐式行为，缺少用户对视频的评分打赏等显示行为信息，故我们考虑对数据进行一定的转化处理，将用户的隐式行为数据转变成显式行为数据，便于后续对用户的偏好度的分析.

数据中给出的隐式行为有很多种，例如收看开始时长，收看结束时长，点播节目，要用一个统一的方式表示这些用户行为具有一定的难度，在这里，我们将给出一种表达方式，将用户的行为分成5个部分，见表1.根据用户的收视和回看纪录，每个User id 对应的每个Item id的收看时长作为一个评测标准，再

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