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摘要
网络电视资源量的不断膨胀,为用户寻找资源加大了难度。此时对用户的电视产品推荐功能就显得尤为重要,如何对用户做出精准的推荐服务成为一个亟待解决的问题。针对现有的一些方法在冷启动、新项目等问题上的不足,论文利用了某广电网络运营公司的38010条收视行为数据和18480条节目信息数据,通过分析两者的内容相似度,构建了一种基于物品内容的电视节目推荐系统,并通过准确率和召回率两个评价指标对系统进行了评价。实验结果表明该方法的准确率和召回率到达了25%和14%以上,能够将新节目准确地推荐给用户。
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