[发明专利]基于词向量训练的电视节目推荐方法在审
| 申请号： | 201711146651.1 | 申请日： | 2017-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN107977355A | 公开（公告）日： | 2018-05-01 |
| 发明（设计）人： | 刘刚;刘鑫;唐军 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙)51124 | 代理人： | 李凌峰 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于词向量的电视节目推荐技术。本发明解决了目前电视节目推荐算法中节目特征的人工标注、统计数据的稀疏性等均会在不同程度上影响推荐效果的问题，提出了一种基于词向量训练的电视节目推荐方法，其技术方案可概括为筛选用户观看历史记录，以节目为词汇单元构建的上下文语料库，并对上下文语料库进行预处理；通过训练得到上下文语料库中各个节目名称分别对应的词向量；基于词向量计算各个节目的相似度，并将相似度进行排序，完成节目推荐。本发明的有益效果是，在对用户观看历史记录进行筛选的基础上，以词向量为工具，分析用户历史数据之间的内在相关性，最大程度上减少了人工干预和数据稀疏性对推荐效果可能造成的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 向量 训练 电视节目 推荐 方法 | ||
【主权项】：
基于词向量训练的电视节目推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、筛选用户观看历史记录，以节目为词汇单元构建的上下文语料库，并对上下文语料库进行预处理；步骤2、通过训练得到上下文语料库中各个节目名称分别对应的词向量；步骤3、基于词向量计算各个节目的相似度，并将相似度进行排序，筛选出上下文语料库中与用户当前观看节目相似度最高的多个节目，完成节目推荐。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川长虹电器股份有限公司，未经四川长虹电器股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711146651.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
