[发明专利]一种基于域分解机的机器学习电视节目推荐方法在审
| 申请号： | 201710876849.9 | 申请日： | 2017-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN107635151A | 公开（公告）日： | 2018-01-26 |
| 发明（设计）人： | 于跃;刘鑫;牛文臣 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | H04N21/466 | 分类号： | H04N21/466;H04N21/25;G06F17/30 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙)51124 | 代理人： | 吴中伟 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及大数据技术领域，其公开了一种基于域分解机的机器学习电视节目推荐方法，解决传统技术中节目推荐方案中人为干预较多且未仅依据用户历史行为数据的使用，存在推荐效果差的问题。该方法包括以下步骤a.对用户历史行为数据和节目特征信息进行整理；b.将整理出来的数据作为模型基础数据，构建FFM算法推荐模型；c.基于构建的FFM算法推荐模型并采用逻辑回归算法计算推荐结果；d.对推荐结果进行排序，将排序后的推荐结果推送给用户。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分解 机器 学习 电视节目 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于域分解机的机器学习电视节目推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：a.对用户历史行为数据和节目特征信息进行整理；b.将整理出来的数据作为模型基础数据，构建FFM算法推荐模型；c.基于构建的FFM算法推荐模型并采用逻辑回归算法计算推荐结果；d.对推荐结果进行排序，将排序后的推荐结果推送给用户。
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