一种基于MDS算法的隐性用户特征提取方法技术

本发明专利技术涉及电视节目推荐技术，针对现有技术通过问卷调查方式获取用户特征时存在的调查结果不够准确且容易过期的缺陷，提供一种隐性用户特征提取方法和电视节目推荐方法。隐性用户特征提取方法包括采集用户的历史收视记录，并将收视记录空间的节目样本变换到一种可用距离度量的欧式空间中的样本点；采用聚类算法将可度量欧式空间中的样本点分成若干聚类簇，确定每簇的聚类中心；确定可度量欧式空间中离聚类中心最近的样本点，并找到所述样本点对应于收视记录空间中的节目样本；根据确定的节目样本，提取代表用户收视特征的隐性用户特征。本发明专利技术还提供了一种电视节目推荐方法。本发明专利技术可解决现有技术调查结果不够准确且容易过期的问题。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种隐性用户特征提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：　Ａ．采集用户的历史收视记录，并将收视记录空间的节目样本变换到一种可用距离度量的欧式空间中的样本点；　Ｂ．采用聚类算法将可度量欧式空间中的样本点分成若干聚类簇，确定每簇 的聚类中心；　Ｃ．确定可度量欧式空间中离聚类中心最近的样本点，并找到所述样本点对应于收视记录空间中的节目样本；　Ｄ．根据确定的节目样本，提取代表用户收视特征的隐性用户特征。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐江山，陶疆，
申请(专利权)人：深圳市天威视讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]