基于标签对家庭IPTV业务个性化推送机制的用户体验优化研究

朱映波; 刁建伟; 康波; 刘胜强

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2014.07.018

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基于标签对家庭IPTV业务个性化推送机制的用户体验优化研究

运营技术广角 | 更新时间：2024-06-05

- 基于标签对家庭IPTV业务个性化推送机制的用户体验优化研究
- User Experience Optimization Researcb on Personalized Pusb Approacb of IPTV Service Based on Label of Contents
- 电信科学 2014年30卷第7期页码：113-120
- 作者机构：
  
  1. 中国电信股份有限公司数字音乐运营中心广州 510810
  2. 中国电信股份有限公司广东研究院广州 510630
- 作者简介：
  
  [ "朱映波，男，博士，中国电信股份有限公司数字音乐运营中心高级工程师、总经理，在多媒体及互联网应用、电信增值业务领域有丰富的开发、管理和运营经验，主要研究方向为移动互联网音乐相关技术和业务。" ]
  [ "刁建伟，男，中国电信股份有限公司数字音乐运营中心中级工程师、市场营销部总监，主要研究方向为互联网下音乐业务的发展。" ]
  [ "康波，男，中国电信股份有限公司广东研究院中级经济师、客户研究经理，主要研究方向为数据挖掘、用户体验。" ]
  [ "刘胜强，男，中国电信股份有限公司广东研究院中级经济师、消费者实验室主任，主要研究方向为用户体验、数据挖掘。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.1000-0801.2014.07.018
  中图分类号：
- 网络出版日期：2014-07，
  
  纸质出版日期：2014-07-20
- 稿件说明：
移动端阅览
朱映波, 刁建伟, 康波, 等. 基于标签对家庭IPTV业务个性化推送机制的用户体验优化研究[J]. 电信科学, 2014,30(7):113-120.

Yingbo Zhu, Jianwei Diao, Bo Kang, et al. User Experience Optimization Researcb on Personalized Pusb Approacb of IPTV Service Based on Label of Contents[J]. Telecommunications science, 2014, 30(7): 113-120.
朱映波, 刁建伟, 康波, 等. 基于标签对家庭IPTV业务个性化推送机制的用户体验优化研究[J]. 电信科学, 2014,30(7):113-120. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.07.018.

Yingbo Zhu, Jianwei Diao, Bo Kang, et al. User Experience Optimization Researcb on Personalized Pusb Approacb of IPTV Service Based on Label of Contents[J]. Telecommunications science, 2014, 30(7): 113-120. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.07.018.

摘要

爱音乐卡拉OK业务作为一种IPTV业务，现阶段基于遥控器的用户操作成本高于PC和智能手机，需要引入内容的个性化主动推送机制以提升用户体验。但卡拉OK作为一种家庭业务，具有服务器端和客户端对客户主体认定不对称的特点，依据普通的推荐算法极易导致不同家庭成员之间的错位推荐。同时，传统推荐算法本身也存在马太效应、冷启动等缺陷，这些都会导致用户体验下降。针对这些用户体验问题，从业务的用户使用场景出发，对推荐算法进行选择与改良，并结合内容标签提升推荐的针对性，以克服算法缺陷，提升用户体验。研究的首要着眼点在于用户体验效果，而非算法的复杂性。

Abstract

iMusci Karaok is a service on IPTV developed and operated by China Telecom. It is needed to introduce active personalized push approach of content in order to improve user experience

due to higher cost of remote controller than PC and mobile phone. However

Karaok is a household service

and is ununiform to identify users on server side and terminal side

which will bring inaccurate result when normal recommendation algorithm is adopted. Meanwhile

traditional recommendation algorithm has defects of Matthew effect and cold reboot

which will decrease user experience. To tackle such problems of user experience

the recommendation algorithm was selected and optimized by combination of content label so as to increase recommendation objectively. This research is aiming at enhancing user experience effect rather than algorithm complexity.

关键词

Keywords

references

罩亮，王喜成．层次分析法在制造业电子商务网站评价中的应用．桂林电子工业学院学报， 2006 ( 1 ): 74 ～ 75

余力，刘鲁．电子商务个性化推荐研究．计算机集成制造系统， 2004 , 10 ( 10 )

奉国和，梁晓婷．协同过滤推荐研究综述．图书情报工作， 2011 , 55 ( 16 )

陈萌，杨成，王欢等．交互式电视中个性化推荐系统的研究．电视技术， 2012 , 36 ( 14 )

徐淮杰，张二芬．基于关联规则与奇异值分解的音乐推荐系统．电子设计工程， 2013 , 21 ( 1 )

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