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MBA毕业论文_于用户画像技术的互联网电视平台用户行为分析PDF

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更新时间:2022/8/4(发布于安徽)

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文本描述
近年来,互联网技术飞速发展,智能电视逐步取代传统电视机, 互联网电视变成了新的家庭娱乐终端。互联网电视平台的服务内容及 信息逐渐变得丰富;但个人用户在观看电视节目时,存在信息过载问 题。当前大数据潮流已经难以逆转,企业如何利用这一技术持续进行 用户喜好的挖掘,找寻用户行为习惯的特殊规律,在了解用户的行为 爱好的基础上个性化的推出相应的内容服务,从而提高平台内容的有 效播放量。鉴于此,本文基于用户画像技术,提出了用户行为模型, 在实际案例研究中,使用CIBN互联网电视应用的用户原始数据,验 证方法的有效性及可行性,本文完成的主要工作如下: (1)基于用户画像技术并根据协同过滤算法的基本原理,建立用 户行为模型。? (2)收集互联网电视CIBN互联网电视应用的40个用户原始行 为数据,并在对用户行为模型进行了验证。 (3)对本文提出的模型和方法在EPG内容发布与管理系统中的 实现增加了系统的智能推荐部分及后台和前端的展示界面,并结合数 据分析反馈验证了本文所提的方法的可行性和有效性。 关键词:用户画像,互联网电视,用户行为分析 I Abstract USERBEHAVIORANALYSISOFINTERNETTV PLATFORMBASEDONUSERPORTRAIT TECHNOLOGY ABSTRACT Inrecentyears,withtherapiddevelopmentofInternettechnology, intelligentTVhasgraduallyreplacedtraditionalTV,andInternetTVhas becomeanewhomeentertainmentterminal.Theservicecontentand informationofInternetTVplatformarebecomingmoreandmore abundant,buttheproblemofinformationoverloadexistswhenindividual userswatchTVprograms.Atpresent,thetrendofbigdatahasbeenhard toreverse.Howtousethistechnologytocontinuouslyminetheuser's preferences,findthespecialrulesofuser 'sbehaviorhabits ,and personalizedlaunchthecorrespondingcontentservicesbasedonthe understandingofuser'sbehaviorpreferences,soastoimprovethe effectiveplayvolumeofplatformcontent.Inviewofthis,basedonthe userportraittechnology,thispaperproposesauserbehaviormodel.Inthe actualcasestudy,usingtheoriginaluserdataofhigh-definitionfilmand televisionapplicationtoverifytheeffectivenessandfeasibilityofthe method,themainworkofthispaperisasfollows: (1)basedontheuserprofiletechnologyandthebasicprincipleof ii Abstract collaborativefilteringalgorithm,theuserbehaviormodelisestablished. (2)collect40users 'ori ginalbehaviordataofInternetTVHDfilm andtelevisionapplication,andverifytheuserbehaviormodel. (3)theimplementationofthemodelandmethodproposedinthis paperintheEPGcontentpublishingandmanagementsystemaddsthe intelligentrecommendationpartofthesystemandthedisplayinterfaceof thebackgroundandfront-end,andverifiesthefeasibilityand effectivenessofthemethodproposedinthispaperwithdataanalysisand feedback. KEYWORDS:Userportrait,InternetTV,Userbehavioranalysis in 目录 mwi 第一章绪论i i.i研宄背景、目的及意义1 1丄1研究背景1 1.1.2研究目的与意义2 1.2研宄内容与框架2 1.3主要创新点5 1.4本章小结5 第二章理论基础与文献综述6 2.1用户画像技术6 2.1.1用户画像技术概述6 2.1.2用户画像研究现状6 22互联网电视平台7 2.2.1互联网电视平台概述7 2.2.2互联网电视研宄现状8 2.3协同过滤算法10 2.3.1协同过滤算法概述10 2.3.2收集用户偏好11 2.3_3计算相似度11 2.3.4推荐机制12 2.3.5基于用户的CF12 2.3.6基于物品的CF13 2.3.7UserCFvs.ItemCF13 2.4本章小结13 第三章基于用户画像技术的研究方法14 3.1数据源分析14 3.1.1数据源包含信息内容14 3.1.2数据源分类17 3.2数据采集17 3.3构建用户行为模型19 3_3.1数据清洗(hive)20 IV 3.3.2标签化21 3.3_3主要公式25 3.3.4计算部分主要代码25 3.4本章小结26 第四章结果分析27 4.1基于用户行为模型在互联网电视上的应用27 4.2大数据智慧运营平台-EPG内容发布与管理系统27 4.3用户行为分析30 4.3.1个性化分析30 4.3.1个性化推荐终端UI31 4.3.2用户行为分析示例32 4.4个性化推荐39 4.5效果评估42 4.6本章小结:43 第五章结论与讨论44 5.1结论■*44 5.2讨论45