基于群體特征推薦的視聽(tīng)娛樂(lè)商家互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；興趣特征；互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)；營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化；分布式存儲(chǔ)

0 引言

線下視聽(tīng)娛樂(lè)行業(yè)歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，已成為各個(gè)年齡層人群的娛樂(lè)消費(fèi)選擇。視聽(tīng)娛樂(lè)商家的消費(fèi)群體日益多元化，用戶(hù)特征的不同衍生出更多的消費(fèi)需求，如家庭聚會(huì)、商務(wù)接待以及團(tuán)建活動(dòng)等。因此，如何更好地為消費(fèi)者提供娛樂(lè)服務(wù)，以及如何更有效地滿(mǎn)足商家開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)，成為行業(yè)亟待解決的問(wèn)題。

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)逐漸邁向線上與線下融合的互聯(lián)互通時(shí)代，媒體向用戶(hù)傳達(dá)的營(yíng)銷(xiāo)信息日益趨向個(gè)性化[1]。為應(yīng)對(duì)娛樂(lè)視聽(tīng)商家的營(yíng)銷(xiāo)挑戰(zhàn)，公司作為中國(guó)最大的線下聚會(huì)娛樂(lè)增值服務(wù)運(yùn)營(yíng)商，經(jīng)過(guò)對(duì)消費(fèi)場(chǎng)景的深度洞察和技術(shù)研究，提出并實(shí)現(xiàn)了基于群體特征推薦的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方案。該方案不僅提升了用戶(hù)的娛樂(lè)消費(fèi)體驗(yàn)，還通過(guò)增強(qiáng)消費(fèi)過(guò)程中的互動(dòng)，顯著改善了商家的營(yíng)銷(xiāo)效果。

1 基于群體推薦的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)

在傳統(tǒng)娛樂(lè)視聽(tīng)領(lǐng)域，商家通常依賴(lài)音視頻播放系統(tǒng)來(lái)推廣營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，這些系統(tǒng)包括點(diǎn)歌屏、電視屏和點(diǎn)單屏等。然而，這些屏幕在用戶(hù)交互方面存在局限性，尤其在收集和分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)方面。由于缺乏對(duì)用戶(hù)行為和偏好的有效捕捉，商家的營(yíng)銷(xiāo)策略往往呈現(xiàn)出單一且普遍的傳播模式，難以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。

基于群體特征推薦的視聽(tīng)娛樂(lè)商家互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方案，依托于用戶(hù)行為大數(shù)據(jù)，借助協(xié)同過(guò)濾算法模型（定義：一種經(jīng)典的推薦算法，其核心思想是通過(guò)分析用戶(hù)之間或物品之間的相似性來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)可能感興趣的內(nèi)容并進(jìn)行推薦），預(yù)測(cè)同一包間內(nèi)的消費(fèi)群體特征。隨后，將群體特征與商家平臺(tái)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)資源匹配，最終通過(guò)視聽(tīng)娛樂(lè)場(chǎng)景內(nèi)的點(diǎn)歌屏、電視屏、手機(jī)端等多種終端屏幕有效向用戶(hù)傳播信息，以實(shí)現(xiàn)商家預(yù)期的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果。

如圖1所示，本文互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、場(chǎng)景應(yīng)用和營(yíng)銷(xiāo)后臺(tái)五個(gè)核心模塊。

在數(shù)據(jù)采集方面，采用線上與線下結(jié)合的多種方式，全方位采集用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)。線下數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)互動(dòng)設(shè)備在場(chǎng)景內(nèi)實(shí)施，涵蓋點(diǎn)歌屏幕操作和麥克風(fēng)音頻記錄，以便從這些數(shù)據(jù)中提取用戶(hù)的性別、年齡等關(guān)鍵人口統(tǒng)計(jì)特征。而線上數(shù)據(jù)采集則側(cè)重利用移動(dòng)設(shè)備端的個(gè)人行為日志，通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)深入挖掘用戶(hù)的獨(dú)特興趣和偏好。此外，本方案還將業(yè)務(wù)日志文件與來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)第三方平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，以支持后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和用戶(hù)行為模式的數(shù)據(jù)擴(kuò)展。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，平臺(tái)部署了Hadoop大數(shù)據(jù)分布式集群，以?xún)?yōu)化對(duì)大規(guī)模用戶(hù)數(shù)據(jù)的高效處理與存儲(chǔ)，并確保對(duì)高并發(fā)海量數(shù)據(jù)分析的完美支持。為進(jìn)一步提高存儲(chǔ)性能，平臺(tái)整合了HBase技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模稀疏數(shù)據(jù)集的快速隨機(jī)讀寫(xiě)訪問(wèn)。此外，通過(guò)將Storm與MySQL的創(chuàng)新融合，平臺(tái)能夠同時(shí)滿(mǎn)足實(shí)時(shí)計(jì)算與離線計(jì)算的存儲(chǔ)需求，確保數(shù)據(jù)處理的靈活性和高效性。

在數(shù)據(jù)挖掘方面，服務(wù)分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理的ETL （提取、轉(zhuǎn)換、加載）服務(wù)和標(biāo)簽特征計(jì)算。ETL服務(wù)主要采用海豚Dolphin框架，便于管理各項(xiàng)計(jì)算任務(wù)，并清洗過(guò)濾得到多層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在標(biāo)簽特征服務(wù)中，建立統(tǒng)一的用戶(hù)標(biāo)識(shí)庫(kù)，關(guān)聯(lián)用戶(hù)在不同數(shù)據(jù)域中的數(shù)據(jù)集合，并通過(guò)標(biāo)簽規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化，進(jìn)而基于協(xié)同過(guò)濾等算法形成群體屬性的特征標(biāo)簽。

基于上述數(shù)據(jù)流框架，平臺(tái)進(jìn)一步構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘和群體特征的場(chǎng)景應(yīng)用，包括為單個(gè)用戶(hù)提供的歌曲推薦，以及為包廂群體進(jìn)行消費(fèi)推薦和內(nèi)容推薦等服務(wù)。

最后，在營(yíng)銷(xiāo)后臺(tái)采用RTB（實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)）實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容模式，將群體畫(huà)像特征與營(yíng)銷(xiāo)資源標(biāo)簽相匹配，結(jié)合CTR（點(diǎn)擊率）預(yù)估來(lái)匹配最佳點(diǎn)擊率的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，并將商家的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)推送至手機(jī)端、電視屏等顯示設(shè)備。由于推薦數(shù)據(jù)來(lái)源于用戶(hù)的興趣和群體的畫(huà)像，經(jīng)過(guò)精準(zhǔn)推薦計(jì)算后所投放的內(nèi)容更能吸引用戶(hù)關(guān)注，從而獲得顯著的營(yíng)銷(xiāo)效果和投放效率。

2 群體推薦模型研究和實(shí)踐

基于群體特征推薦技術(shù)的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)方案中，本文采用多種算法模型組合，主要包括基于興趣相似度的協(xié)同過(guò)濾推薦模型和基于K均值算法的群體分類(lèi)模型（定義：一種廣泛使用的無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)算法，其主要目的是將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)簇，使得每個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能相似，而不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能不同），以精準(zhǔn)挖掘同一包間內(nèi)消費(fèi)用戶(hù)的共有特征，并進(jìn)一步匹配最適合的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。同時(shí)，為解決營(yíng)銷(xiāo)資源存儲(chǔ)問(wèn)題，本文提出了一種創(chuàng)新的資源分布式共享技術(shù)，旨在實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的資源互通共享。

2.1 基于興趣相似度的協(xié)同過(guò)濾推薦模型

本文提出了一種改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾算法，該算法基于視聽(tīng)娛樂(lè)商家包廂用戶(hù)的使用場(chǎng)景，通過(guò)計(jì)算用戶(hù)與內(nèi)容之間的興趣相似度[2]，并引入用戶(hù)使用頻次作為行為深度因子，從而提升推薦算法的精準(zhǔn)度，旨在為包廂用戶(hù)推薦他們最感興趣的內(nèi)容。

本系統(tǒng)首先構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)一用戶(hù)標(biāo)識(shí)（Union-ID） ，用于實(shí)現(xiàn)不同交互設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間每個(gè)用戶(hù)行為信息的識(shí)別和關(guān)聯(lián)。為確保系統(tǒng)能夠兼容手機(jī)號(hào)碼、微信 OpenID、硬件設(shè)備 ID、證件號(hào)碼等多種用戶(hù)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層選擇采用 HBase 組件作為用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)。HBase 是一個(gè)高性能的列式數(shù)據(jù)庫(kù)，其優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)列可以充分?jǐn)U展，并支持千萬(wàn)級(jí)海量數(shù)據(jù)的處理。因此，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)庫(kù)的 RowKey 作為Union-ID 的統(tǒng)一標(biāo)識(shí)符，并建立二級(jí)索引以便于快速查詢(xún)，使任何用戶(hù)標(biāo)識(shí)源均可快速定位到其對(duì)應(yīng)的Union-ID。如果兩個(gè)標(biāo)識(shí)源具有關(guān)聯(lián)性，則將它們合并至同一 Union-ID。

在包廂場(chǎng)景中，每個(gè)用戶(hù)的行為類(lèi)型較為廣泛，包括歌曲點(diǎn)唱記錄、超市商品購(gòu)買(mǎi)記錄、會(huì)員個(gè)人信息、社交網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)等。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)對(duì)這些用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，為每種行為建立相應(yīng)的特征分類(lèi)。

針對(duì)已經(jīng)識(shí)別的包廂內(nèi)用戶(hù)，本文使用協(xié)同過(guò)濾算法中的皮爾遜系數(shù)算法模型，計(jì)算用戶(hù)興趣特征與內(nèi)容標(biāo)簽之間的相似度評(píng)分，以預(yù)測(cè)用戶(hù)對(duì)每個(gè)關(guān)聯(lián)內(nèi)容的興趣程度。皮爾遜系數(shù)算法充分考慮用戶(hù)的平均評(píng)分和標(biāo)準(zhǔn)差，作為評(píng)分依據(jù)，有助于消除不同用戶(hù)之間評(píng)分習(xí)慣的差異，使相似度計(jì)算更加準(zhǔn)確。此外，在皮爾遜系數(shù)協(xié)同過(guò)濾推薦算法的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)行了改進(jìn)，加入了用戶(hù)的行為深度參數(shù)Rk，表示用戶(hù)對(duì)某一內(nèi)容的互動(dòng)次數(shù)，從而解決了在行為數(shù)據(jù)極少情況下的局限性。通過(guò)這種改進(jìn)，推薦算法能夠更為精準(zhǔn)地捕捉用戶(hù)的真實(shí)興趣，提高包廂用戶(hù)的滿(mǎn)足度和互動(dòng)效果。

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有用戶(hù)和已知內(nèi)容進(jìn)行算法模型匹配，形成用戶(hù)-內(nèi)容的興趣特征評(píng)分矩陣。舉例而言，假設(shè)某用戶(hù)點(diǎn)唱了邁克·杰克遜的歌曲，如果其他用戶(hù)對(duì)其代言的商品的興趣度評(píng)分為3，這表明對(duì)該商品的興趣較大；反之，如果其他用戶(hù)對(duì)啤酒商品的興趣度評(píng)分僅為1，則說(shuō)明兩者之間的關(guān)聯(lián)性較弱。而對(duì)于喜歡購(gòu)買(mǎi)搖滾樂(lè)的用戶(hù)，其他用戶(hù)對(duì)啤酒的興趣評(píng)分較高，這顯示出兩者之間存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。

通過(guò)算法模型形成的評(píng)分矩陣如圖2所示，其中一個(gè)包廂內(nèi)存在多個(gè)用戶(hù)，表格中的數(shù)字表示每個(gè)用戶(hù)對(duì)每個(gè)內(nèi)容的興趣評(píng)分。具體而言，符號(hào)Cn表示包廂的編號(hào)，符號(hào)un 則表示每一個(gè)用戶(hù)。包廂與用戶(hù)之間存在一對(duì)多的關(guān)聯(lián)性，意味著該用戶(hù)當(dāng)前處于相應(yīng)的包廂中。符號(hào)In代表每個(gè)內(nèi)容，從而形成經(jīng)過(guò)算法模型預(yù)測(cè)的每個(gè)用戶(hù)對(duì)每個(gè)內(nèi)容的興趣相似度。

興趣相似度的數(shù)值范圍為 0 到 10 的整數(shù)，數(shù)值越高代表興趣越大，而數(shù)值越低則表示興趣較小?；谂d趣相似度的協(xié)同過(guò)濾推薦模型，能夠使?fàn)I銷(xiāo)后臺(tái)快速預(yù)測(cè)每個(gè)用戶(hù)最感興趣的內(nèi)容，進(jìn)而向屏幕端和手機(jī)端推送相應(yīng)的內(nèi)容素材資源。

2.2 基于K 均值算法的群體分類(lèi)模型

與傳統(tǒng)應(yīng)用程序的推薦機(jī)制不同，視聽(tīng)娛樂(lè)商家的場(chǎng)景中存在多個(gè)用戶(hù)。如果僅為單個(gè)用戶(hù)推薦內(nèi)容，其他用戶(hù)可能并不感興趣，從而導(dǎo)致推薦效果的下降。為了解決該問(wèn)題，本文提出了一種改進(jìn)的 K 均值算法群體分類(lèi)模型。該算法在傳統(tǒng) K 均值聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)上，引入了簇內(nèi)聚類(lèi)質(zhì)量指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)不同群體分類(lèi)之間的效果比較，從而找出包廂內(nèi)最接近的群體類(lèi)別，并進(jìn)行感興趣內(nèi)容的匹配。

K 均值聚類(lèi)算法是一種廣泛應(yīng)用的聚類(lèi)分析算法，能夠高效地將數(shù)據(jù)樣本劃分為K個(gè)預(yù)定簇群，使同一簇群的數(shù)據(jù)樣本盡可能相似[3]。在本文涉及的包廂應(yīng)用場(chǎng)景中，用戶(hù)數(shù)量范圍通常在 1 到 20 之間?？紤]到數(shù)據(jù)的稀疏性，各類(lèi)別的特征在再聚類(lèi)時(shí)所采用的 K值均不超過(guò) 3。

通過(guò)對(duì)用戶(hù)特征進(jìn)行聚類(lèi)，系統(tǒng)能夠分析出用戶(hù)的共同興趣，例如，他們可能都喜歡同一明星，或者對(duì)酒水感興趣。此外，系統(tǒng)還可以推算出包廂消費(fèi)場(chǎng)景，如生日派對(duì)、同事團(tuán)建、夕陽(yáng)團(tuán)等。為了進(jìn)一步提升推薦效果，本文對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)。在分析包廂潛在的共同興趣序列后，將每個(gè)興趣特征選出的中心距離度量作為簇內(nèi)聚類(lèi)質(zhì)量指標(biāo)，并根據(jù)該指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行排序，從而選出優(yōu)先級(jí)較高的興趣特征。

同時(shí)，為了解決冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題，在系統(tǒng)初始化時(shí)預(yù)設(shè)了多種場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的興趣特征，以確保每個(gè)包廂都能獲得最佳的營(yíng)銷(xiāo)效果。這種方法不僅提高了推薦的準(zhǔn)確性，也增強(qiáng)了用戶(hù)體驗(yàn)，使得每個(gè)用戶(hù)在包廂內(nèi)都能享受到更符合其興趣的內(nèi)容和服務(wù)。

2.3 互動(dòng)設(shè)備資源分布式共享技術(shù)

隨著視聽(tīng)娛樂(lè)商家的互動(dòng)設(shè)備品質(zhì)不斷提升，從標(biāo)清到高清，再到4K品質(zhì)，營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容的容量也隨之增大，存儲(chǔ)空間和下載速度將對(duì)互動(dòng)效果造成制約。如果將視頻提前下載存儲(chǔ)到設(shè)備，容易造成單一設(shè)備的存儲(chǔ)空間溢出。此外，同一網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容較為相似，多臺(tái)設(shè)備又會(huì)對(duì)存儲(chǔ)造成浪費(fèi)。

本文提出了一種互動(dòng)設(shè)備資源分布式共享技術(shù)，該技術(shù)將已下載的元數(shù)據(jù)（定義：營(yíng)銷(xiāo)后臺(tái)配置的圖片或視頻資源文件）存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)中的某一臺(tái)設(shè)備節(jié)點(diǎn)，其余設(shè)備節(jié)點(diǎn)通過(guò)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)鏈查找到資源對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的位置，并完成網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的快速下載[4]。并且，為了防止單一元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)過(guò)于繁忙，方案還設(shè)計(jì)了空間優(yōu)先的主副元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)方案。

如圖3所示，本技術(shù)方案通過(guò)構(gòu)建元數(shù)據(jù)的主副存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，下載元數(shù)據(jù)并生成節(jié)點(diǎn)鏈，最終將節(jié)點(diǎn)鏈同步到各設(shè)備節(jié)點(diǎn)，以支持元數(shù)據(jù)的下載和共享。在同一個(gè)視聽(tīng)娛樂(lè)商家的所有機(jī)頂盒設(shè)備節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中的某個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)接收到元數(shù)據(jù)時(shí)，它會(huì)立即下載元數(shù)據(jù)文件到設(shè)備的存儲(chǔ)空間，此時(shí)該設(shè)備節(jié)點(diǎn)被稱(chēng)為存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中的主存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。

在元數(shù)據(jù)下載完成后，主存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)會(huì)在同一網(wǎng)絡(luò)中搜索其他空間最優(yōu)的設(shè)備節(jié)點(diǎn)作為副存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，并將元數(shù)據(jù)及其簽名（sign） 一同備份至副存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。這樣，在存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中就形成了兩個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，共同承擔(dān)單節(jié)點(diǎn)文件共享的傳輸壓力。

每個(gè)元數(shù)據(jù)在下載和備份到這兩個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)后，會(huì)新增一個(gè)節(jié)點(diǎn)信息到網(wǎng)絡(luò)的元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)信息鏈。這個(gè)節(jié)點(diǎn)信息包括文件標(biāo)識(shí)、簽名（sign） 、節(jié)點(diǎn)位置和校驗(yàn)碼等，元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)信息鏈會(huì)保存所有可共享的元數(shù)據(jù)信息。每次更新后，元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)信息鏈將同步到所有設(shè)備節(jié)點(diǎn)[3]。

所有設(shè)備節(jié)點(diǎn)的元數(shù)據(jù)下載優(yōu)先搜索節(jié)點(diǎn)信息鏈中已存在的資源，優(yōu)先通過(guò)主副兩個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行下載；如果該資源不存在，才會(huì)從營(yíng)銷(xiāo)后臺(tái)直接下載。這種方法明顯改善了存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間，并加快了元數(shù)據(jù)的下載速度。

3 群體推薦模型實(shí)驗(yàn)效果

目前，已有多家視聽(tīng)娛樂(lè)商家簽約并接入該互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。為了驗(yàn)證本方案中提出的改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法的推薦準(zhǔn)確度，采用平均絕對(duì)誤差（MAE） 作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。MAE的原理是計(jì)算預(yù)測(cè)值與用戶(hù)實(shí)際值之間的平均差值，MAE越小，說(shuō)明推薦的準(zhǔn)確度越高[5]。

為驗(yàn)證系統(tǒng)在人群數(shù)量k 不同情況下對(duì)推薦準(zhǔn)確度的影響，取k 的范圍在 10 到 80。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示，隨著人群數(shù)量的增加，MAE 越小，推薦度越高。此外，與傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法相比，本方案在不同人群數(shù)量下，通過(guò)加入用戶(hù)的使用頻次來(lái)改進(jìn)算法，推薦準(zhǔn)確度逐漸提高，并始終優(yōu)于傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法。這一結(jié)果表明，改進(jìn)方案有效提升了推薦系統(tǒng)的性能，為用戶(hù)提供了更精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦。

4 總結(jié)與展望

綜上所述，本文分析了視聽(tīng)娛樂(lè)商家在營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容中面臨的一些難題，并提出了一種基于群體特征推薦的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方案。通過(guò)對(duì)商家營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程的深入分析，提出了改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法和 K 均值群體分類(lèi)算法模型。這些方案能夠根據(jù)用戶(hù)和人群特征進(jìn)行分類(lèi)，并優(yōu)化元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率，從而提供個(gè)性化和高效的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。

未來(lái)將進(jìn)一步優(yōu)化算法和模型，分析更多音視頻異構(gòu)數(shù)據(jù)源，以提高算法的推薦準(zhǔn)確度。同時(shí)，提升系統(tǒng)的可用性和可靠性，以助力視聽(tīng)娛樂(lè)商家獲得更好的運(yùn)營(yíng)效果，促進(jìn)娛樂(lè)消費(fèi)行業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步。通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐，期待為這一領(lǐng)域帶來(lái)更多的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。