WEB挖掘在VOD系統(tǒng)中的研究與應用.pdf

1、隨著Internet的迅速發(fā)展和寬帶網(wǎng)絡的普及，視頻點播(Video On Demand)系統(tǒng)作為一種新興的傳媒方式，可以通過多媒體網(wǎng)絡將視頻流按照個人的意愿送至任一點播終端，是寬帶網(wǎng)絡運營商提供的首選服務。目前，視頻點播系統(tǒng)在娛樂站點、遠程教育系統(tǒng)和高校網(wǎng)絡平臺中的應用幾乎是無處不在。 雖然視頻點播系統(tǒng)的應用日趨廣泛，但是信息資源和用戶數(shù)量的不斷增加，導致視頻點播系統(tǒng)的規(guī)模和復雜度也不斷的提升，這就使得視頻點播系統(tǒng)的應用面臨著

2、站點結構合理性和服務質量確保等緒多的挑戰(zhàn)和機遇。WEB挖掘技術日趨成熟，得到相關業(yè)界的關注和肯定，針對其能從現(xiàn)有網(wǎng)絡資源中獲取有用知識的研究與應用也成為目前一個研究熱點和重要課題。本文正是基于上述背景，將WEB挖掘技術有效地應用到VOD系統(tǒng)中，從而達到提高用戶訪問效率和系統(tǒng)服務質量的目的。 本文的主要內(nèi)容和結構安排如下： 首先，介紹數(shù)據(jù)挖掘和WEB挖掘的相關概念和技術，對WEB挖掘的典型應用進行分析，為后續(xù)章節(jié)的研究作好

3、鋪墊。 其次，介紹WEB日志挖掘技術，對其數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘過程和所采用的技術/方法作了系統(tǒng)的分析。針對目前VOD系統(tǒng)中影片歸類方法存在的不足，提出基于WEB日志挖掘優(yōu)化影片歸類的方法，并且完成了相關的原型測試。 接著，系統(tǒng)剖析了目前廣泛采用的經(jīng)典的個性化推薦算法中存在的優(yōu)勢與不足，重點針對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法中普遍存在的新商品“冷啟動”問題，提出基于項目特征模型的協(xié)同過濾推薦算法，并且完成了算法有效性的實驗性測試。