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基于聚类与协同过滤组合算法的数字电视推荐系统设计

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摘要针对目前快速增长的智能数字电视的点播直播节目，观众对感兴趣的节目选择困难的现状，本文提出一种面向智能数字电视的点播直播节目数字电视推荐系统，它基于改进的聚类和协同过滤组合推荐算法。系统统一了点播直播节目的节目标签，以便于用户点播直播历史数据统一打分，然后形成用户-评分矩阵表，再针对高维矩阵表进行基于PCA和K-means的分裂层次聚类算法聚类形成相似用户簇群。接着对用户所在的簇群进行基于协同过滤算法计算，得出用户对未观看节目的预测评分，给用户推送最佳节目。

DOI rdx56m75jl/1946501

作者蓝琪;叶芸

机构地区不详

出处《有线电视技术》 2016年8期

关键词数字电视层次分裂聚类 PCA K-MEANS 协同过滤

分类 [电子电信][信号与信息处理]

出版日期 2016年08月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）