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  • 學位論文

針對實況串流頻道的混合式興趣感知推薦系統

A Hybrid Preference-Aware Recommendation for Live Streaming Channels

指導教授 : 黃俊龍

摘要


近年來,隨著影音串流技術與網路的發展,透過實況平台收看即時影音變成一項熱門的活動。然而,在實況平台上同一時間有上千個頻道可供觀賞,觀眾要逐一找出自己有興趣的頻道是相當費時的。因此實況頻道的推薦系統就顯得很重要,而目前實況平台上所使用的方法過於簡易,像是推薦當前最多人觀賞的頻道,沒有考慮到使用者個人的興趣,可能造成推薦效果不佳。在本篇論文,我們提出一個混合式的興趣感知推薦系統對於使用者個人來做推薦,內容包括分析使用者興趣與協同式過濾。另外,我們發現部分使用者可能會長時間關注在特定頻道,所以我們結合了最近頻道觀賞的方法,來增進推薦的效果。最後,我們用線上的系統 Justin.tv 來驗證我們的方法推薦效果比先前提到的幾個方法更好。

並列摘要


參考文獻


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被引用紀錄


謝成銘(2016)。遊戲實況平台觀眾滿意度影響因素之探究〔碩士論文,國立交通大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0030-0803201714410320

延伸閱讀