基于用户画像的智能推荐系统架构

随着我国广电技术与产业的快速发展,广电的节目内容与视频服务内容日益丰富。在传统的视频分类模式下,用户在海量的视频中很难快速找到自身感兴趣或者对其有用的视频资源。本文基于用户观看历史对用户行为进行建模,提炼其用户画像,实现用户兴趣爱好的智能推荐,提升用户黏性,为用户运营、内容运营、活动运营提供经营分析能力,为产品提供业务支撑。

高校资讯智能推荐系统的架构设计与关键策略研究

随着智慧校园的快速发展,高校网站、公众号等资讯发布平台的数量急速增长,信息过载、内容长尾效应、个性化程度低等问题也随之日渐凸显。为此,文章首先基于研究现状探究了高校资讯推荐系统的应用难点;然后,文章针对系统的应用难点提出一种基于数据采集层、数据挖掘层、推荐引擎层和应用层四层架构的高校资讯推荐系统;接下来,文章提出了高校资讯推荐系统的关键策略,重点介绍了多路级联召回策略和冷启动策略;最后,文章展示了高校资讯智能推荐系统在华中科技大学的落地应用情况,以期为提升高校资讯发布的个性化、智能化水平提供参考。