個性化推薦系統(tǒng)作為智能信息服務的組成部分,受到越來越多的行業(yè)的關注和研究,甚至成為某些行業(yè)的核心。但是因為電視節(jié)目的特殊性,其運用并不是很廣泛。電視節(jié)目的個性化推薦已經成為電視服務商和用戶的迫切需求。文章即圍繞推薦系統(tǒng)這一領域,對電視節(jié)目的個性化推薦進行研究和實現。文章的前半部分介紹了電視節(jié)目個性化推薦的現狀,分析電視節(jié)目個性化推薦與其他推薦的異同點。對推薦系統(tǒng)的幾種經典算法進行介紹,討論每種算法的優(yōu)缺點。重點介紹了兩種協同過濾算法,并對兩種算法進行了解釋。又介紹了推薦系統(tǒng)的算法評價指標,為后續(xù)的數據分析和數據挖掘工作,以及電視節(jié)目的具體推薦奠定了理論基礎。文章的后半部分是推薦系統(tǒng)的實現部分,具體包括了三個方面:(1)數據收集和數據清洗工作,文章運用了Python的網絡爬蟲技術對電視節(jié)目的類型進行了收集,再使用R語言、SQL語句對數據進行清洗,同時建立隱式評分體系;(2)數據分析和數據挖掘工作,文章采用R語言對整理好的數據進行了可視化處理,分析和挖掘隱藏的和有用的數據;(3)推薦系統(tǒng)的實現工作,使用Python語言根據協同過濾算法的原理進行編程,并根據數據分析和挖掘工作中得到的信息,有... 

【文章來源】：曲阜師范大學山東省

【文章頁數】：38 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文流程圖

基于內容的推薦算法流程圖

協同過濾推薦算法流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]大數據時代的數據挖掘技術與應用[J]. 鄢澤然.  現代營銷(經營版). 2019(02)
[2]網絡鏈接爬取算法優(yōu)化策略[J]. 趙旭,胡璇.  電子技術與軟件工程. 2019(02)
[3]大數據時代背景下數據挖掘技術的應用[J]. 楊繼武.  電子技術與軟件工程. 2019(02)

碩士論文
[1]面向家庭用戶的電視節(jié)目動態(tài)推薦方法研究[D]. 趙培.合肥工業(yè)大學 2017
[2]基于web挖掘的電子商務個性化推薦系統(tǒng)研究[D]. 李明晶.北京交通大學 2008



本文編號：2910918