文档名：基于随机森林的节目推荐优化方法
摘要：为提高电视节目个性化推荐的高效性和准确性,首先进行特征工程,提取用户的历史观看记录和偏好标签等特征,通过主成分分析对特征进行降维处理.其次,采用随机森林算法对训练集进行模型训练.最后,将测试集随机分为3组进行实验测试,使用准确率、召回率和F1值等指标评估模型的性能和泛化能力.实验结果表明,提出的方法能够有效地提高用户体验和推荐准确性.
Abstract：ToimprovetheefficiencyandaccuracyofpersonalizedTVprogramrecommendations,featureengineeringisfirstcarriedouttoextractfeaturessuchasuser'shistoricalviewingrecordsandpreferencelabels.Principalcomponentanalysisisusedtoreducethedimensionalityofthefeatures.Secondly,therandomforestalgorithmisusedtotrainthemodelonthetrainingset,andthetestsetisrandomlydividedintothreegroupsforexperimentaltesting.Theperformanceandgeneralizationabilityofthemodelareevaluatedusingindicatorssuchasaccuracy,recall,andF1value.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyimproveuserexperienceandrecommendationaccuracy.
作者：周立新Author：ZHOULixin
作者单位：奎屯市融媒体中心,新疆伊犁833200
刊名：电视技术
Journal：VideoEngineering
年，卷(期)：2024, 48(7)
分类号：TP311.1
关键词：节目推荐 随机森林 特征工程 主成分分析
Keywords：programrecommendations randomforest featureengineering principalcomponentanalysis
机标分类号：TP391G250.7R74
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：基于随机森林的节目推荐优化方法[
期刊论文] 电视技术--2024, 48(7)周立新为提高电视节目个性化推荐的高效性和准确性,首先进行特征工程,提取用户的历史观看记录和偏好标签等特征,通过主成分分析对特征进行降维处理.其次,采用随机森林算法对训练集进行模型训练.最后,将测试集随机分为3组进行...参考文献和引证文献
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