贵广网络智能推荐系统设计方案

通过大数据分析发现用户偏好，再针对用户偏好进行个性化内容推荐，提升了用户体验，增强了用户黏度。

系统设计

整个数据流程被分为系统管理平台、智能推荐数据处理平台以及个性化推荐引擎三大模块。管理平台为管理员提供了系统账号管理、配置推荐策略和推荐算法、配置优先及屏蔽规则以及查看统计分析报表等功能。

用户数据和媒资数据汇聚到数据处理和分析平台，进行数据清洗、集成、转换和规约等一系列预处理。随后，对预处理数据进行分析，形成包括内容标签和用户标签的标签体系，提取用户关键标签并形成用户画像。基于用户标签画像进行离线建模分析，得到用户推荐模型。

为了实时获取用户当前行为偏好，个性化推荐引擎采用实时流处理技术进行场景识别、动态画像、内容过滤，

从而进行实时推荐。个性化推荐引擎主要实现以下几个功能。

(1)场景判断

(2)反馈处理

(3)动态画像

(4)获取列表

(5)规则匹配

(6)内容排序

技术方案

贵广网络智能推荐系统以大数据处理平台为基础，分析用户历史行为和实时行为，向用户提供个性化推荐内容。系统业务处理框架采用离线层、近线层、在线层三层结构。

(1)离线层

(2)近线层

(3)在线层

贵广网络智能推荐系统平台利用大数据、人工智能技术为广电赋能，设计并实现了面向 IPTV 的智能推荐系统，为广电用户提供个性化内容推荐服务，提高用户发现个性化内容的效率。贵广网络推荐系统平台将不断根据用户使用反馈进行优化完善，提升用户体验和服务质量。