互联网技术的快速发展为传统广播电视媒介带来了新的机遇和挑战。文章在这一背景下采用了基于内容的协同过滤算法,对电视产品的文本信息分别进行jieba分词、建立了TOPSIS评价模型和余弦相似度模型,求出了爬虫的信息矩阵与每位用户观看节目的综合评价值之间的相似度;然后采用了基于用户的协同过滤算法,以电影产品为例,采用Python软件将55个电影产品的标签与爬虫得到的电影数据的标签进行连接,计算55个销售产品的标签,与用户的标签的相似度,为用户做出推荐,促进电视媒体营销的发展。
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