基于用户偏好挖掘算法的IPTV用户多维画像的设计与实现

随着用户增长和视听类业务发展,IPTV平台积累了海量的用户行为数据,精准挖掘行为数据中的用户偏好是视听类业务持续发展的关键。本文针对IPTV用户特点和业务场景需求,基于IPTV用户行为数据设计了统计规则类和机器学习类的用户偏好挖掘算法,分别挖掘IPTV用户的基础偏好和深层次偏好,并通过Hadoop、Hive、Spark等大数据技术实现了基础标签和深层次标签相结合的IPTV用户多维画像。本文的研究可为网络视听媒体资源价值管理、定制化服务和个性化推荐提供依据。