[发明专利]基于大数据的媒体智能推荐系统、方法及存储介质

说明书

本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的媒体智能推荐系统、方法及存储介质，其中系统包括：标签子系统，用于对用户数据和媒资库数据进行打标；推荐子系统，用于采集用户数据和媒资库数据，并对数据进行清洗，发送给存储子系统；还用于对用户数据和媒资库数据进行标签提取，采用相似度算法模型对提取结果进行相似度计算；还用于根据计算结果生成推荐数据，并采用排序算法对推荐数据进行排序，并输出排序结果；存储子系统，用于存储清洗后的用户数据和媒资库数据，以及打标后的用户数据和媒资库数据。本方案能对用户进行个性化的推荐，增加推荐的针对性。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的媒体智能推荐系统、方法及存储介质。

背景技术

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。在信息过载的时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；作为信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。

推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具，推荐系统根据用户的历史数据，例如观看记录，来寻找和用户观看记录中相似的内容，推荐给用户，但是这样的推荐系统，针对性较差，不能对用户进行个性化的推荐。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种基于大数据的媒体智能推荐系统，对用户进行个性化的推荐，增加推荐的针对性。

本发明提供的基础方案一：基于大数据的媒体智能推荐系统，包括：标签子系统、推荐子系统和存储子系统；

标签子系统，用于对用户数据和媒资库数据进行打标；

推荐子系统，用于采集用户数据和媒资库数据，并对数据进行清洗，发送给存储子系统；还用于对用户数据和媒资库数据进行标签提取，采用相似度算法模型对提取结果进行相似度计算；还用于根据计算结果生成推荐数据，并采用排序算法对推荐数据进行排序，并输出排序结果；

存储子系统，用于存储清洗后的用户数据和媒资库数据，以及打标后的用户数据和媒资库数据。

基础方案一的有益效果：采集用户数据和媒资库数据，对用户数据和媒资库数据进行清洗，从而去除用户数据和媒资库数据中不合理的数据，便于后续处理，同时提高后续处理的准确度，对用户数据和媒资库数据进行打标，即添加标签，从而描绘出用户的画像；对用户数据和媒资库数据进行标签提取，采用相似度算法模型对提取结果进行相似度计算，根据计算结果生成推荐数据，采用排序算法对推荐数据进行排序，并输出排序结果，排序结果是根据用户的画像，即标签，进行确定的，不同用户根据其用户数据和媒资库数据，会添加不同的标签，进而得到不同的用户画像，从而能有针对性的生成排序结果，对用户进行个性化的推荐，并且可以根据业务场景的变化不断调优。

进一步，所述推荐子系统，包括：数据采集模块；

所述数据采集模块，用于采集用户数据和媒资库数据，并对用户数据和媒资库数据进行清洗；所述清洗，包括：判断用户数据和媒资库数据是否符合预设范围，若是，则保留该用户数据和媒资库数据，若否，则清除该用户数据和媒资库数据；

所述标签子系统，包括：标签设置模块；

标签设置模块，用于判断用户数据和媒资库数据是否符合预设标签条件，若是，则为用户数据和媒资库数据添加对应标签；若否，则不为用户数据和媒资库数据添加对应标签；判断数据的标签是否符合预设行标签条件，若是，则将标签进行组合设置为行标签。

有益效果：对数据进行清除，去除不合理的数据，减少后续计算量，同时提高计算准确度，对用户数据和媒资库数据添加对应标签后，若添加了多个标签可以将标签进行组合设置为行标签，从而形成新的标签。

进一步，所述标签设置模块，包括智能标签设置子模块、条件标签设置子模块和组合标签设置子模块；