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针对网络电视的多媒体推荐系统，解决两个问题：数据源获取，以及优化推荐策略。数据源获取问题，通过用户的购买，播放等信息获得用户的兴趣度，即评分模型。优化推荐策略的问题，通过对用户进行聚类，将用户的数量级降低；用内容属性相似性关联和协同过滤推荐相结合的推荐策略，保证足够的推荐结果和高效的推荐质量。根据仿真结果，定性地分析了关键参数的意义。通过仿真和实际使用情况，说明该推荐系统是有效的。