基于聚类与协同过滤组合算法的数字电视推荐系统设计

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。