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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 陳信希(Hsin-Hsi Chen) | |
| dc.contributor.author | Cheng-Fu Chen | en |
| dc.contributor.author | 陳正福 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-08T01:14:32Z | - |
| dc.date.copyright | 2014-08-21 | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.date.submitted | 2014-08-13 | |
| dc.identifier.citation | 中華民國內政部(2014)。土地面積、村里鄰、戶數暨現住人口數。內政統計月報。網址：http://www.moi.gov.tw/stat/month.aspx。上網日期：2014-04-10。
中華電信股份有限公司(2012)。公司年報。台北：中華電信股份有限公司。網址：http://www.cht.com.tw/。上網日期：2013-03-31。 國家通訊傳播委員會(2014)。102年第4季有線廣播電視訂戶數。網址：http://www.ncc.gov.tw/。上網日期：2014-02-13。 郭艳红、邓贵仕(2008)。协同过滤系统项目冷启动的混合推荐算法。计算机工程34(23):11-13。 陳君儀(2003)。公共電視收視行為調查。碩士論文。嘉義：南華大學非營利事業管理研究所。 陳雪霞、吳武忠(2005)。台北市電視烹飪節目觀眾收視動機與收視行為之研究。餐旅暨家政學刊 2(1):83-113。 項亮(2012)。推荐系统实践。第1版，1-64。北京：人民邮电出版社。 維基百科(2014)。中華電信MOD。網址：http://zh.wikipedia.org/wiki/中華電信MOD。上網日期：2014-04-04。 David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams (2011). Statistics for Business and Economics. 11th ed., 93-95. Cengage Learning. H. Abrahamsson and M. Nordmark (2012). Program popularity and viewer behaviour in a large tv-on-demand system. In ACM IMC. H. Yu, D. Zheng, B. Y. Zhao, and W. Zheng (2006). Understanding User Behavior in Large-Scale Video-on-Demand Systems, ACM SIGOPS Operating Systems Review , vol.40, no.4, pp.333–344. J. J. Levandoski, M. Sarwat, A. Eldawy, and M. F. Mokbel (2012). LARS: A Location-Aware Recommender System. In ICDE. J. Vig, S. Sen, and J. Riedl (2009). Tagsplanations: Explaining Recommendations Using Tags. In Proceedings of the International Conference on Intelligent User Interfaces. Michael Hashler (2011). Recommenderlab: A Framework for Developing and Testing Recommendation Algorithms. P. Resnick, N. Iakovou, M. Sushak, P. Bergstrom, and J. Riedl (1994). GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews. In Proceedings of the 1994 Computer Supported Cooperative Work Conference. Wikipedia (2014),IPTV,網址：http://en.wikipedia.org/wiki/IPTV。上網日期：2013-03-27。 Zipf GK (1949). Human Behavior and the Principle of Least Effort. Cambridge, Massachusetts: Addison-Wesley. p.1. | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/18606 | - |
| dc.description.abstract | 近年來，多媒體影音的使用已經融入大多數人的日常生活中，從網際網路上各種多媒體平台(例如YouTube、Netflix)點閱率的成長便可發現這種趨勢。各國近幾年來所發展的IPTV技術，也是為了使多媒體影音服務能夠直接深入家庭生活中，目前在台灣IPTV最具代表性的，為中華電信公司所提供的MOD業務。
MOD的使用者數量與訂閱數量近幾年來呈現相當明顯的成長趨勢，因此也具有相當程度的研究價值。本論文的研究目的有兩大方向：分析MOD的使用者訂閱行為、推薦適合的節目給使用者。本研究中所使用的資料集包含使用者的訂閱時間資訊及地點資訊，因此可以用來進行時間上與區域上的使用者訂閱行為分析，並且可以分析使用者到達率以及長尾分佈的程度；而節目訂閱紀錄亦可以藉由協同過濾演算法(Collaborative Filtering)幫助使用者進行個人化的節目推薦。另外，本研究也嘗試解決推薦系統會面臨的的項目冷啟動問題(Item Cold Start)，利用混合式的推薦演算法，幫助MOD的新節目能夠推薦給使用者。 最後的實驗結果也顯示MOD的使用者行為確實具有規律的時間行為模式，而且每逢假日會很明顯地造成訂閱量的上升。就區域分析而言， MOD的使用者數量、訂閱數量、訂閱金額，都呈現台灣的都會區大於非都會區，且北部大於南部的趨勢。節目推薦的實驗結果也呈現個人化推薦的效能確實優於非個人化推薦的結果，且本研究所採用的混合式推薦演算法也確實可以解決項目冷啟動問題，並且具有一定程度的效能。 | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T01:14:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-103-P99922005-1.pdf: 4485289 bytes, checksum: 9f89fff23c5f3c720c82cb7cec2e6079 (MD5) Previous issue date: 2014 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目 錄
誌謝…………………………………………………………………………………………………i 摘要 ………………………………………………………………………………………………ii 目錄………………………………………………………………………………………………iii 圖目錄………………………………………………………………………………………………v 表目錄……………………………………………………………………………………………vii 第一章 緒論………………………………………………………………………………………1 1.1 背景介紹…………………………………………………………………………………1 1.2 MOD 簡介…………………………………………………………………………………2 1.3 研究動機和目的…………………………………………………………………………3 1.4 研究介紹…………………………………………………………………………………6 第二章 相關文獻…………………………………………………………………………………7 2.1 相關研究…………………………………………………………………………………7 2.2 環境資訊…………………………………………………………………………………7 第三章 研究方法 ………………………………………………………………………………11 3.1 方法架構 ………………………………………………………………………………11 3.2 實驗相關資料集 ………………………………………………………………………12 3.3 方法設計 ………………………………………………………………………………13 3.3.1 使用者行為分析 ………………………………………………………………13 3.3.2 節目推薦方法 …………………………………………………………………15 3.4 解決冷啟動問題 ………………………………………………………………………25 第四章 實驗結果與分析 ………………………………………………………………………28 4.1 效能評估測量標準 ……………………………………………………………………28 4.2 實驗結果分析 …………………………………………………………………………30 4.2.1 使用者行為結果分析 …………………………………………………………30 4.2.2 各種推薦方法之結果分析 ……………………………………………………43 4.2.3 節目冷啟動之推薦結果 ………………………………………………………54 4.2.4 使用者行為分析對於推薦方法的影響 ………………………………………55 第五章 結論與未來研究 ………………………………………………………………………60 5.1 結論 ……………………………………………………………………………………60 5.2 未來研究 ………………………………………………………………………………62 參考文獻 …………………………………………………………………………………………63 附錄 ………………………………………………………………………………………………65 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.title | 隨選視訊節目推薦系統研究：以中華電信MOD為例 | zh_TW |
| dc.title | Program Recommendation System of Video on Demand：Take MOD as An Example | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 102-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 古倫維(Lun-Wei Ku),林川傑(Chuan-Jie Lin),陳建錦(Chien-Chin Chen) | |
| dc.subject.keyword | IPTV,使用者行為,推薦系統, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | IPTV,user behavior,recommendation system, | en |
| dc.relation.page | 66 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2014-08-13 | |
| dc.contributor.author-college | 電機資訊學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 資訊工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 資訊工程學系 | |
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| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
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