基于AI的廣播電視內容個性化推薦系統設計探討

摘要：新技術的發展為媒體行業帶來了新的發展機遇。基于AI的個性化推薦技術，憑借其強大的數據分析與處理能力，正逐步改變傳統的傳播方式。通過深度學習用戶行為、偏好及內容特征，這項技術能夠實時生成符合用戶個性化需求的內容推薦列表。這大大促進了包括廣播電視內容在內的各類信息的精準傳播。積極擁抱新技術，是數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的廣播電視相關平臺構建內容個性化推薦系統的路徑和方法。

關鍵詞：AI 廣播電視 內容個性化 設計

隨著算法的不斷優化和數據的日益豐富，基于AI的個性化推薦技術的運用正逐步成為傳播領域的重要趨勢。廣播電視相關平臺引入個性化推薦系統對內容實現精準分發，進一步提升用戶滿意度和媒體影響力都將起到積極作用。如何構建基于AI的廣播電視內容個性化推薦系統？相關思考分享如下。

一、系統架構設計

（一）整體框架

系統從數據采集層開始，這一層負責全面收集用戶行為數據和廣播電視內容信息，包括用戶的觀看歷史、互動記錄、偏好設置以及廣播電視節目的類型、時長、演員陣容等多元數據，為后續處理提供堅實基礎。緊接著是數據處理層，它對收集到的數據進行清洗、整合與預處理，剔除異常值、填充缺失數據，并進行歸一化或標準化處理，確保數據的質量和一致性，為算法模型提供干凈、準確的數據輸入。……