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基于用户聚类的播客节目推荐
引用本文:陈超,齐开悦,陈剑波. 基于用户聚类的播客节目推荐[J]. 计算机应用与软件, 2009, 26(3)
作者姓名:陈超  齐开悦  陈剑波
作者单位:上海交通大学信息安全工程学院,上海,200240;上海交通大学信息安全工程学院,上海,200240;上海交通大学信息安全工程学院,上海,200240
基金项目:国家重点基础研究发展规划(973计划) 
摘    要:许多播客推荐机制一般根据整体点击次数来向用户推荐节目,但是一些点击次数很高的节目未必就是某类用户所喜欢的,因而推荐的节目对用户的喜好针对性不是很强.为了提高推荐节目对用户喜好特点的针对性,提出基于用户聚类的节目推荐.对用户在播客平台上的采集数据进行聚类分析后,把用户归为某一类型,并把该类型的所有节目根据点击次数多少存放入相应的推荐表.在用户下次登录时,根据其所属用户类型从推荐表中选出其最可能观看的尚未浏览的节目.试验结果证明,该播客推荐系统能很好地根据用户的喜好特点来进行针对性节目推荐.

关 键 词:播客  用户聚类  节目推荐

USER CLUSTER BASED PROGRAM RECOMMENDATION SYSTEM OF PODCAST
CHEN Chao,QI Kaiyue,CHEN Jianbo. USER CLUSTER BASED PROGRAM RECOMMENDATION SYSTEM OF PODCAST[J]. Computer Applications and Software, 2009, 26(3)
Authors:CHEN Chao  QI Kaiyue  CHEN Jianbo
Affiliation:Institute of Information Security;Shanghai Jiaotong University;Shanghai 200240;China
Abstract:The basic means of recommending mechanism of podcast is based on the total clicks.However,the programs recommended by such a mechanism would not be those that preferred by certain cluster of users,which means that the recommended programs are not so close to users' preference.In order to improve the pertinence of recommendation to fit the preference feature of users,this paper puts up with a new mechanism based on user clustering,which applies cluster analysis on the user data collected on the platform of P...
Keywords:Podcast User clustering Program recommendation  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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