基于AI的廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)設(shè)計探討

摘要：新技術(shù)的發(fā)展為媒體行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇?；贏I的個性化推薦技術(shù)，憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與處理能力，正逐步改變傳統(tǒng)的傳播方式。通過深度學(xué)習(xí)用戶行為、偏好及內(nèi)容特征，這項技術(shù)能夠?qū)崟r生成符合用戶個性化需求的內(nèi)容推薦列表。這大大促進(jìn)了包括廣播電視內(nèi)容在內(nèi)的各類信息的精準(zhǔn)傳播。積極擁抱新技術(shù)，是數(shù)字化時代廣播電視媒體提升競爭力與影響力的重要方式。本文旨在探討基于AI的廣播電視相關(guān)平臺構(gòu)建內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)的路徑和方法。

關(guān)鍵詞：AI 廣播電視 內(nèi)容個性化 設(shè)計

隨著算法的不斷優(yōu)化和數(shù)據(jù)的日益豐富，基于AI的個性化推薦技術(shù)的運用正逐步成為傳播領(lǐng)域的重要趨勢。廣播電視相關(guān)平臺引入個性化推薦系統(tǒng)對內(nèi)容實現(xiàn)精準(zhǔn)分發(fā)，進(jìn)一步提升用戶滿意度和媒體影響力都將起到積極作用。如何構(gòu)建基于AI的廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)？相關(guān)思考分享如下。

一、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

（一）整體框架

系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集層開始，這一層負(fù)責(zé)全面收集用戶行為數(shù)據(jù)和廣播電視內(nèi)容信息，包括用戶的觀看歷史、互動記錄、偏好設(shè)置以及廣播電視節(jié)目的類型、時長、演員陣容等多元數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理提供堅實基礎(chǔ)。緊接著是數(shù)據(jù)處理層，它對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合與預(yù)處理，剔除異常值、填充缺失數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為算法模型提供干凈、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)輸入。隨后進(jìn)入核心部分——推薦算法層。這一層運用先進(jìn)的算法模型，如深度學(xué)習(xí)、協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦以及混合推薦系統(tǒng)等，深度分析用戶偏好與內(nèi)容特征。通過挖掘用戶的隱式反饋和顯式行為，結(jié)合內(nèi)容的元數(shù)據(jù)（如題材、風(fēng)格、關(guān)鍵詞等），實現(xiàn)用戶與內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配。

（二）數(shù)據(jù)采集與處理

系統(tǒng)要全面收集用戶在使用過程中授權(quán)的行為數(shù)據(jù)，包括觀看記錄、互動情況（如點贊、評論、分享等）、搜索歷史等，為深入理解用戶需求打下基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)如同用戶的“數(shù)字足跡”，幫助我們勾勒出用戶的興趣偏好和觀看習(xí)慣。同時，系統(tǒng)還要對廣播電視內(nèi)容進(jìn)行深度的特征提取。通過自然語言處理技術(shù)提取關(guān)鍵詞、主題詞，通過情感分析技術(shù)判斷內(nèi)容的情感傾向，通過圖像識別技術(shù)捕捉視覺元素，如場景、人物、色彩等，以確保內(nèi)容描述的準(zhǔn)確性和全面性。這些特征如同內(nèi)容的“身份證”，使得系統(tǒng)能夠更細(xì)致地理解每一檔節(jié)目的獨特之處。

（三）推薦算法核心

個性化推薦技術(shù)的核心就是利用算法，為用戶有針對性地推薦其可能感興趣的內(nèi)容。該技術(shù)的運用正逐步改變廣播電視內(nèi)容的傳播方式，并有助于改善用戶體驗。用戶在打開電視時，映入眼簾的就是自己喜歡的節(jié)目推薦，就更容易提升滿意度。

假設(shè)某智能電視平臺引入一套基于AI的內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)后，一位經(jīng)常觀看歷史紀(jì)錄片的觀眾在打開電視時，系統(tǒng)會為其推薦相關(guān)歷史紀(jì)錄片，還會根據(jù)他之前對特定歷史時期或人物的搜索或瀏覽記錄，為其推薦相關(guān)的電視劇、電影，甚至專家講座。這種有針對性、跨類型的推薦，既滿足了用戶的深度探索需求，又拓寬了用戶的視野。

（四）用戶接口設(shè)計

在廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)中，用戶接口設(shè)計是連接用戶與系統(tǒng)的橋梁。界面交互設(shè)計遵循簡潔、直觀的原則，確保用戶能夠輕松上手，快速找到所需內(nèi)容。推薦結(jié)果的展示方式要經(jīng)過精心考量，既突出用戶可能感興趣的內(nèi)容，又保持界面的整潔與美觀，避免信息過載。同時，系統(tǒng)還應(yīng)建立有效的用戶反饋機(jī)制，鼓勵用戶對推薦內(nèi)容進(jìn)行評價與反饋。這一機(jī)制不僅能幫助系統(tǒng)更好地理解用戶需求，也為用戶提供了參與和改進(jìn)推薦系統(tǒng)的途徑，從而不斷優(yōu)化用戶體驗，提升推薦的滿意度[1]。

二、關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

（一）用戶畫像構(gòu)建

在廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)中，用戶畫像構(gòu)建是核心環(huán)節(jié)。系統(tǒng)通過深入分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如觀看記錄、搜索關(guān)鍵詞等，建立用戶興趣模型，把握用戶的偏好與需求。同時，系統(tǒng)還需對用戶的行為模式進(jìn)行分析，挖掘用戶的潛在興趣與觀看習(xí)慣。為確保用戶畫像的準(zhǔn)確性與時效性，系統(tǒng)還應(yīng)設(shè)計畫像更新與維護(hù)機(jī)制，根據(jù)用戶的最新行為數(shù)據(jù)不斷調(diào)整和優(yōu)化用戶畫像。這一系列措施是個性化推薦技術(shù)應(yīng)用的必要保障，有助于系統(tǒng)更精準(zhǔn)地為用戶推薦符合其興趣的內(nèi)容。

（二）內(nèi)容特征提取

在廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)中，文本內(nèi)容特征提取采用TF-IDF、Word2Vec等方法，這些方法能夠較為準(zhǔn)確地捕捉文本的語義信息和關(guān)鍵詞權(quán)重，為后續(xù)的推薦算法提供有力支持。同時，對于音視頻內(nèi)容，則可采用MFCC（梅爾頻率倒譜系數(shù)）進(jìn)行音頻特征提取，用圖像識別技術(shù)來提取視頻中的關(guān)鍵幀和對象特征。為了進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)的性能，跨模態(tài)特征融合技術(shù)日益被廣泛應(yīng)用，該技術(shù)能夠整合來自不同模態(tài)的信息，如文本、音頻和視頻，通過深度學(xué)習(xí)模型自動學(xué)習(xí)這些模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性和互補(bǔ)性，從而生成更加精準(zhǔn)和全面的用戶興趣模型，為個性化推薦提供堅實基礎(chǔ)。

（三）推薦算法優(yōu)化

在廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)中，為了確保推薦的實時性與準(zhǔn)確性，系統(tǒng)應(yīng)采用高效的數(shù)據(jù)處理算法和模型更新機(jī)制。這樣才有助于在海量數(shù)據(jù)中迅速篩選出符合用戶興趣的內(nèi)容。面對新用戶或新產(chǎn)品帶來的冷啟動問題，系統(tǒng)可以通過結(jié)合用戶基礎(chǔ)信息、熱門內(nèi)容推薦以及基于內(nèi)容的推薦策略，緩解初期數(shù)據(jù)不足帶來的挑戰(zhàn)。同時，為了提升推薦結(jié)果的多樣性與新穎性，系統(tǒng)可引入探索與利用的平衡機(jī)制，不斷挖掘用戶的潛在興趣，為用戶帶來既符合其喜好又充滿新鮮感的觀看體驗。

（四）系統(tǒng)安全性與隱私保護(hù)

在廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)過程中，為了確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，系統(tǒng)應(yīng)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)加密技術(shù)，對敏感信息進(jìn)行加密處理，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取或篡改。同時，系統(tǒng)還需制定嚴(yán)格的用戶隱私保護(hù)策略，明確規(guī)定了用戶數(shù)據(jù)的收集、存儲和使用方式，確保用戶信息不被濫用。此外，系統(tǒng)還應(yīng)高度重視合規(guī)性與法律風(fēng)險管理，嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保推薦系統(tǒng)的運營活動合法合規(guī)，降低法律風(fēng)險，為用戶提供了安全、可靠的個性化推薦服務(wù)[2]。

三、系統(tǒng)測試與評估

（一）測試環(huán)境與方法

當(dāng)廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)構(gòu)建進(jìn)入測試與評估階段時，測試環(huán)境的搭建和測試方法的選取是關(guān)鍵。為了確保測試的有效性和全面性，系統(tǒng)應(yīng)準(zhǔn)備豐富多樣的測試數(shù)據(jù)集，涵蓋不同類型的廣播電視內(nèi)容以及用戶的歷史行為數(shù)據(jù)。同時，為了準(zhǔn)確衡量推薦系統(tǒng)的性能，還應(yīng)設(shè)定一系列科學(xué)的測試指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等，這些指標(biāo)能夠從不同維度全面評估系統(tǒng)的推薦效果。通過在這樣的測試環(huán)境下，采用科學(xué)合理的測試方法，系統(tǒng)能夠全面檢驗推薦算法的性能，為后續(xù)的優(yōu)化和提升提供有力的數(shù)據(jù)支持。

（二）性能測試

在性能測試環(huán)節(jié)，系統(tǒng)響應(yīng)時間是一個關(guān)鍵指標(biāo)，應(yīng)通過模擬大量用戶同時訪問，測試系統(tǒng)在高壓環(huán)境下的響應(yīng)速度，確保用戶能夠流暢地獲取推薦內(nèi)容。此外，推薦結(jié)果的質(zhì)量評估也是必不可少的，可以通過對比系統(tǒng)推薦的內(nèi)容與用戶實際觀看的內(nèi)容，評估推薦的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。為了更貼近用戶的真實感受，系統(tǒng)還應(yīng)通過行為數(shù)據(jù)分析來間接調(diào)查用戶滿意度，如通過分析用戶的點擊率、觀看時長和返回率等數(shù)據(jù)，了解用戶對推薦結(jié)果的喜好程度，為系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化提供有力依據(jù)。

（三）穩(wěn)定性與可靠性測試

在廣播電視內(nèi)容個性化推薦系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性測試中，高并發(fā)處理能力驗證是關(guān)鍵一環(huán)。應(yīng)通過模擬極端高峰期的用戶訪問量，測試系統(tǒng)能否在高并發(fā)場景下保持穩(wěn)定運行，確保每個用戶都能及時獲得推薦內(nèi)容。同時，系統(tǒng)故障恢復(fù)機(jī)制也是測試的重點，通過模擬系統(tǒng)故障，如服務(wù)器宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)中斷等，檢驗系統(tǒng)能否迅速恢復(fù)并繼續(xù)提供服務(wù)，以及恢復(fù)過程中數(shù)據(jù)的完整性和一致性[3]。

四、結(jié)語

隨著廣播電視行業(yè)的快速發(fā)展，個性化推薦技術(shù)已成為提升用戶體驗和內(nèi)容精準(zhǔn)傳播的重要方式之一。構(gòu)建基于AI的廣播電視個性化內(nèi)容推薦系統(tǒng)，通過從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理到推薦算法的核心設(shè)計，以及匹配相應(yīng)的測試與評估，實現(xiàn)了內(nèi)容推薦的精準(zhǔn)性與多樣性，有助于為用戶提供流暢、滿意的個性化推薦服務(wù)，對更好地滿足用戶需求，推動廣播電視行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展具有積極意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉青青，李德兵. AI技術(shù)在廣播電視節(jié)目中的應(yīng)用探析 [J].傳媒論壇， 2024， 7 （22）： 56-58.

[2]任維俊. AI音頻生成在廣播電視領(lǐng)域的應(yīng)用研究 [J]. 電聲技術(shù)， 2024， 48 （10）： 110-112.

[3]蘇琳. AI智能審核在廣播電視新媒體中的應(yīng)用 [J]. 家庭影院技術(shù)， 2024， （16）： 31-34.

（作者李龍系山東廣電信通網(wǎng)絡(luò)運營有限公司助理工程師；作者黃磊、解品喜均系山東廣電信通網(wǎng)絡(luò)運營有限公司研發(fā)工程師）

責(zé)任編輯：苗權(quán)譽(yù)