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基于MDS变换聚类算法的数字电视用户特征提取
引用本文:徐江山,路海明,马卫民,陶疆,李衍达.基于MDS变换聚类算法的数字电视用户特征提取[J].电子学报,2008,36(9):1786-1789.
作者姓名:徐江山  路海明  马卫民  陶疆  李衍达
作者单位:1. 深圳市天威视讯股份有限公司,广东深圳,518036
2. 清华大学自动化系,北京,100084
3. 深圳市晨竹科技有限公司,广东深圳,518036
摘    要: 提出利用MDS(Multidimensional Scaling)变换聚类算法提取数字电视用户的收视特征,解决了传统聚类算法因中间聚类中心无距离度量而无法应用的问题.基于实际运行的有线数字电视系统,建立了由时间、频道、节目主类别、节目子类别表述的节目特征模型及节目差异模型;提出了基于MDS聚类算法提取用户收视特征的具体步骤;基于实际用户收视记录的计算结果具有特征一致性,以提取特征为基准的节目推荐结果与用户实际的收视记录比对,具有70%准确性.

关 键 词:MDS  聚类  数字电视  用户特征  特征提取
收稿时间:2007-03-06

The Extraction of Digital TV User Feature Based on MDS Clustering
XU Jiang-shan,LU Hai-ming,MA Wei-min,TAO Jiang,LI Yan-da.The Extraction of Digital TV User Feature Based on MDS Clustering[J].Acta Electronica Sinica,2008,36(9):1786-1789.
Authors:XU Jiang-shan  LU Hai-ming  MA Wei-min  TAO Jiang  LI Yan-da
Affiliation:XU Jiang-shan2,LU Hai-ming1,MA Wei-min3,TAO Jiang2,LI Yan-da1(1.Department of Automatic,Tsinghua University,Beijing 100084,China,2.Shenzhen Topway Video Communication Co,Ltd,Shenzhen,Guangdong 518036,3.Shenzhen CHENZHU Co,China)
Abstract:A MDS clustering algorithm using for extraction of digital TV user feature is proposed,and solved the problem that the classic clustering algorithm can not be used because of the TV program sample having no distance measurement.The program feature model and the program difference model expressed by time,channel,main category and subcategory are founded.The detail process of MDS clustering algorithm using to pick up TV user feature is presented.The calculated feature based on real user watching record confor...
Keywords:MDS
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