個人化影音推薦技術

產線醫生糾錯最行

此個人化影音推薦技術透過巨量資料分析平台處理大量內外部異質性影音內涵資料、中繼資料、使用者資料與使用者行為資料; 結合用戶偏好分析、內容導向推薦、協同過濾推薦以及多種統計與機器學習方法,建構可滿足個人化推薦運算之複合式推薦系統,並實際應用於線上影音串流平台。推薦的核心概念是以使用者舒適圈為基底,引導使用者從個人喜好走向群體熱門,搭配影音內涵的關聯性增加使用者接觸新內容的機會,解決實務上推薦系統常面臨的冷機問題。

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