广播与电视技术〔2023年·第50卷·第3期〕69CATV︳有线网络传输覆盖基于有线电视用户收视行为数据的个性化电视节目推荐研究【摘要】本文以歌华有线的探索与实践为例，对基于用户收视行为数据的个性化电视节目推荐技术进行研究。基于个性化推荐算法，通过用户的收视行为提取收视特征建立项目-标签模型，使用户得到符合个性化需求及个人兴趣的推荐结果。【关键词】标签，数字电视，个性节目推荐【中图分类号】TP391.3【文献标识码】B【DOI编码】10.16171/j.cnki.rtbe.20230003013【本文献信息】姜明璋，张城瑞.基于有线电视用户收视行为数据的个性化电视节目推荐研究[J].广播与电视技术，2023,Vol.50(3).ResearchonthePersonalizedTVProgramRecommendationBasedonCATVUser’sViewingBehaviorDataJiangMingzhang1,ZhangChengrui2(XiamenUniversity,Fujian361005,China)1(BeijingGehuaCATVNetworkCo.,Ltd.,Beijing100007,China)2AbstractThisarticletakesexplorationandpracticeofGehuaCableasanexampletostudythepersonalizedTVprogramrecommendationtechnologybasedonthedataofuserviewingbehaviordata.Basedonthepersonalizedrecommendationalgorithm,theitemtagmodelisestablishedbyextractingtheviewingcharacteristicsfromtheuser'sviewingbehavior,andtherecommendationresultsthatmeetthepersonalizedneedsandpersonalinterestsareobtainedfortheuserandpresentedintheformofrecommendationpages.KeywordsTag,Digitaltelevision,Personalizedprogramrecommendation姜明璋1，张城瑞2(厦门大学，福建361005)1(北京歌华有线电视网络股份有限公司，北京100007)20引言随着互联网技术的发展和普及，海量的用户数据充斥着网络，成为市场上一种重要的资源。可以说，谁掌握并利用好了数据，谁就掌握了市场。而智能推荐系统便是对这些数据最好的应用之一，并且已经被字节跳动、京东等多家互联网企业所采用。系统通过对用户数据收集和分析，建立用户的偏好模型，从而将特定的商品或者视频等信息内容精准推荐给用户，实现供需资源的高效配置，同时也极大提升了用户满意度，从而使企业获得较好的社会效益和经济效益，极大地提升了企业的知名度。目前智能推荐最主要的算法是协同过滤以及基于标签的推荐算法。协同过滤算法主要是通过计算用户或产品之间的相似度来将其划入特定的具有相似特性的群体当中，从而进行内容的推荐。而基于标签的推荐算法则是以标签的...
