【摘 要】
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随着互联网技术的快速发展以及网络带宽的迅速提升,网络协议电视（IPTV）相比于传统电视能够提供更多的电视直播频道以及其他多样化的内容服务,因此在家庭用户中变得更受欢迎。然而IPTV用户也不得不面临着信息过载的问题,他们必须花费更多的时间去寻找满足其兴趣的电视直播频道。电子节目指南（EPG）仍然是目前IPTV服务商提供给用户帮助其选择频道的常见辅助工具,但是EPG只在分层菜单中提供一个包含所有频道节
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随着互联网技术的快速发展以及网络带宽的迅速提升,网络协议电视（IPTV）相比于传统电视能够提供更多的电视直播频道以及其他多样化的内容服务,因此在家庭用户中变得更受欢迎。然而IPTV用户也不得不面临着信息过载的问题,他们必须花费更多的时间去寻找满足其兴趣的电视直播频道。电子节目指南（EPG）仍然是目前IPTV服务商提供给用户帮助其选择频道的常见辅助工具,但是EPG只在分层菜单中提供一个包含所有频道节目描述信息的列表,决策的负担依然由用户承担。随着个性化推荐技术在点播视频以及OTT业务领域的成功,为了提升用户体验,本文针对IPTV直播频道的个性化推荐系统进行了研究,主要工作内容总结如下:第一,本文基于用户观看IPTV直播频道的序列数据,提出一种基于自注意力机制的网络电视直播频道融合推荐方法（F-TASICR）。该方法首先构建一个时间自注意力网络自适应地捕获用户历史观看记录中的频道切换模式,接着利用四个基于频道观看特征统计策略的基础推荐器抽取用户行为中的观看时长、切换频次等隐式特征,然后通过注意力机制融合上述两个模块共同为用户生成频道推荐列表。通过在一个真实的大规模IPTV数据集上的实验结果验证了所提方法在IPTV直播频道推荐场景的有效性。第二,针对现实场景中IPTV设备背后复杂的家庭用户特点,提出基于用户与时间分组的网络电视直播频道推荐方法。该方法通过用户的观看特征向量以及数据集中整体数据的时间分布对用户或者时间进行动态分组,从而训练更加细粒度的模型,进一步提升了短推荐列表的性能。第三、基于用户历史行为数据和用户兴趣特点,提出一种通用的长短期兴趣结合的网络电视直播频道推荐方法（LSICR）。该方法首先通过时间自注意力网络提取用户长期的静态兴趣,接着使用具有多个不同尺寸滤波器的卷积神经网络提取用户短期的动态兴趣,然后同时整合用户长期和短期兴趣表示为其生成个性化推荐列表。最后通过在IPTV数据集以及多个公开数据集上的实验验证了所提方法的有效性。
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