基于VOD视频用户行为的协同过滤推荐算法优化

余杰; 李一凡

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基于VOD视频用户行为的协同过滤推荐算法优化

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传统电视点播VOD的协同过滤推荐算法被广泛应用,但随着大数据时代的到来,该算法的扩展性缺点也逐渐突出,传统算法越来越不适合解决海量数据带来的相似度伸缩性问题.本文提出一种基于hadoop框架的改进的协同过滤推荐算法,以弥补其缺陷.实验结果显示本算法的结果平滑性受海量相同视频估值问题影响相对较小,推荐准确性也有所优化.

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来源
《广播与电视技术》 |2021年第8期|76-78|共3页
作者
余杰; 李一凡;
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作者单位

江苏有线数据网络有限责任公司江苏210000;

江苏有线数据网络有限责任公司江苏210000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类闭路电视系统（有线电视网）;
关键词
协同过滤; 扩展性问题; 大数据;

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