伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD(Video On Demand)推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推...伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD(Video On Demand)推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推荐节目的方法难以应对节目冷启动.为此,本文提出了一种融合频道推荐和节目推荐的评分预测算法OFAP(Over the First by Adding Preference).首先,利用聚类方法对每个用户实现差异性的收视时段划分,构建他们的频道-时段偏好矩阵和预推荐评分权重矩阵;其次,提出一个评分替代策略使得已有的推荐节目的算法能够应对节目冷启动,从而实现预推荐;最后,通过融合用户偏好、预推荐评分权重与预推荐结果,构建评分预测函数,将预推荐算法的评分预测结果作为评分预测函数的训练样本.实验表明,采用Precision@N和Recall@N作为评价标准,本文所提方法OFAP明显优于对比算法.展开更多
格莱美颁奖典礼暨音乐会(The Grammy Awards),是由美国国家录音与科学学会(The National Academy of Recording Arts and Science)主办的超大型音乐颁奖晚会,迄今已有超过50年历史,优质的音乐会内容与最先进的视听技术手段为担任电视直...格莱美颁奖典礼暨音乐会(The Grammy Awards),是由美国国家录音与科学学会(The National Academy of Recording Arts and Science)主办的超大型音乐颁奖晚会,迄今已有超过50年历史,优质的音乐会内容与最先进的视听技术手段为担任电视直播的哥伦比亚广播公司(CBS)带来了极为可观的收视率。负责格莱美颁奖典礼全球电视直播现场演出环绕声音乐混音工作的约翰·哈里斯先生(John Harris),曾数次荣获格莱美奖与艾美奖。以电视综艺节目环绕声直播声音创作的经典案例——格莱美颁奖典礼为例,介绍了哈里斯先生关于环绕声电视综艺节目直播的声音创作实践与观念,以及格莱美电视直播混音二十年来的历程与变革。展开更多
文摘伴随电视频道的不断增加,推荐系统在直播电视领域应用成为研究热点.然而,直播电视独特的播放和收视方式使得传统的VOD(Video On Demand)推荐系统无法直接应用,已有的推荐频道的方法不关注正在播出的节目状态从而影响了推荐准确率,而推荐节目的方法难以应对节目冷启动.为此,本文提出了一种融合频道推荐和节目推荐的评分预测算法OFAP(Over the First by Adding Preference).首先,利用聚类方法对每个用户实现差异性的收视时段划分,构建他们的频道-时段偏好矩阵和预推荐评分权重矩阵;其次,提出一个评分替代策略使得已有的推荐节目的算法能够应对节目冷启动,从而实现预推荐;最后,通过融合用户偏好、预推荐评分权重与预推荐结果,构建评分预测函数,将预推荐算法的评分预测结果作为评分预测函数的训练样本.实验表明,采用Precision@N和Recall@N作为评价标准,本文所提方法OFAP明显优于对比算法.
文摘格莱美颁奖典礼暨音乐会(The Grammy Awards),是由美国国家录音与科学学会(The National Academy of Recording Arts and Science)主办的超大型音乐颁奖晚会,迄今已有超过50年历史,优质的音乐会内容与最先进的视听技术手段为担任电视直播的哥伦比亚广播公司(CBS)带来了极为可观的收视率。负责格莱美颁奖典礼全球电视直播现场演出环绕声音乐混音工作的约翰·哈里斯先生(John Harris),曾数次荣获格莱美奖与艾美奖。以电视综艺节目环绕声直播声音创作的经典案例——格莱美颁奖典礼为例,介绍了哈里斯先生关于环绕声电视综艺节目直播的声音创作实践与观念,以及格莱美电视直播混音二十年来的历程与变革。