基于TF-IDF的新型广播电视节目协同推荐流程

摘要：

伴随着互联网技术的快速发展和应用拓展,三网(因特网、电信网、广播电视网)融合为传统广播电视媒介带来了发展机遇.但随着数据规模的增长,现有推荐算法对多"目录"广播电视用户精准推荐的效果并未达到预期要求,具有较为明显的不足.本文针对用户之间的相似关系和产品之间的相似度,分别用皮尔逊相关系数、基于TF-IDF的余弦相似度与协同推荐构建了2种可以对新型广播电视用户精准推荐的算法流程,并能够得到产品的准确分类与精准投放.

关键词：协同过滤、推荐系统、TF-IDF、新型广播电视节目、余弦相似度

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：65-71