基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略

随着IPTV业务的全面普及,用户可以根据个人喜好使用视频点播功能,为解决现有IPTV内容推荐不精准、用户点击率低、推荐效果不理想等问题。本文在IPTV数字化运营基础上,设计了一种基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略。通过构建联邦学习框架,设计一套视频利润计算方式和视频兴趣矩阵,并根据日常用户的收视习惯训练卷积神经网络模型,从而获得最优化的IPTV视频内容推荐方案,进一步提升数据价值、内容价值、业务运营价值。