【摘 要】
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在交互式网络电视IPTV应用中,家庭电视终端往往由多名匿名家庭成员共用,现有推荐算法难以从终端历史数据中分析出家庭成员的不同兴趣偏好。因此对于IPTV视频点播推荐系统来说,正确分析隐藏在同一终端ID后的多成员兴趣偏好是进行IPTV视频点播个性化推荐的关键。本文针对同一家庭群组下多名匿名成员共享IPTV终端问题,根据不同的时间粒度以及使用场景,设计适用于不同任务阶段的有效解决方案,主要工作如下:（1
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在交互式网络电视IPTV应用中,家庭电视终端往往由多名匿名家庭成员共用,现有推荐算法难以从终端历史数据中分析出家庭成员的不同兴趣偏好。因此对于IPTV视频点播推荐系统来说,正确分析隐藏在同一终端ID后的多成员兴趣偏好是进行IPTV视频点播个性化推荐的关键。本文针对同一家庭群组下多名匿名成员共享IPTV终端问题,根据不同的时间粒度以及使用场景,设计适用于不同任务阶段的有效解决方案,主要工作如下:（1）提出了一种基于胶囊网络的IPTV视频点播推荐模型Cap IPTV,该模型用于提取家庭群组内多名匿名成员的长期历史兴趣偏好。首先,设计了一种基于胶囊网络路由机制的用户兴趣生成层,将终端历史行为数据作为输入,并通过胶囊网络的聚类特性得到不同家庭成员的兴趣表达;其次,利用注意力机制给不同的兴趣表达动态分配注意力权重;最后,提取出不同家庭成员的兴趣向量和点播视频的表示向量,计算两者内积后得出Top-N偏好推荐。在公开数据集Movie Lens和真实广电数据集IPTV上的实验结果表明,Cap IPTV的命中率、召回率和归一化折损累计增益优于其他五种同类推荐模型。（2）提出了一种基于图神经网络的IPTV视频点播推荐模型GNNIPTV,该模型用于提取家庭群组内多名匿名成员的短期会话兴趣偏好。首先,设计了一种基于图神经网络的终端会话表示层,同时包含了点播视频节点和兴趣节点;其次,利用相邻网络节点之间的信息传播完善兴趣节点的表达;最后,基于终端会话所展现出的不同兴趣偏好为群组进行推荐。（3）构建了一个IPTV视频点播推荐系统平台原型,实现了本文所提出的长期兴趣提取算法与短期兴趣提取算法,并利用某广电系统的真实IPTV数据集,验证了本文所提出推荐算法工程化的可行性。
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