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电视节目的推荐系统,传播学外文翻译,在线视频网站,传统电视
文档价格: 300 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 5101 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-03-14
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电视节目的推荐系统,传播学外文翻译,在线视频网站,传统电视,内容生产,平台运营,湖南卫视,爱奇艺

译文(字数:5101):

1.背景介绍

随着互联网的发展和信息过载的增加,个性化推荐系统对消费者和企业都变得越来越重要和有用。推荐系统的主要目的是基于隐式反馈或显式反馈来预测消费者的偏好,或给他们推荐消费者最可能感兴趣的项目[1]。从消费者的观点来看,推荐系统可以帮助他们更快地找到信息或更好的产品并且比没有推荐器的系统更准确。在另一方面,从企业/提供商的角度来看,他们可以从收入方面受益于推荐系统,吸引消费者的信任和忠诚等[2]。

电视节目推荐系统是个性化推荐系统的一个重要应用。随着智能电视的发展和电视节目/内容的扩展,数以百计的频道从有线或卫星提供商,以及伟大的基于互联网的内容提供商,如Netflix,Hulu,YouTube等,对于人们来说都触手可及。庞大的电视节目/内容,一方面可能给用户带来很多选择; 另一方面,用户有时可能感到困惑,并且不容易找到有趣的电视节目。 因此,电视节目推荐系统/引擎已经变得越来越多重要,并已被许多着名的电视制造商和内容提供商采用,如谷歌电视,苹果电视,索尼电视,YouTube等。

为了解决这些情况,学术界发表了许多相关的研究论文。举例来说,论文[3]讨论了电视节目推荐的一些主要研究问题,如剖析方法,推荐算法和群体推荐问题。在文献[4]中,他们提出了一个基于互联网的个性化电视推荐器,其使用基于案例的推理和协作的混合过滤作为学习用户的偏好以产生推荐的手段。


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