本發(fā)明涉及多媒體
技術領域：
，具體涉及一種個性化的多媒體數據推薦系統(tǒng)。
背景技術：
：推薦系統(tǒng)能幫助用戶從大量信息中找到感興趣的信息，如喜歡的電影和音樂，解決信息過載問題。現有技術在推薦系統(tǒng)只能向用戶推薦已知多媒體領域的數據，而對于陌生多媒體領域的數據則無法向用戶進行準確推薦。技術實現要素：針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種個性化的多媒體數據推薦系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術方案來實現：提供了一種個性化的多媒體數據推薦系統(tǒng)，包括多媒體數據推薦子系統(tǒng)、多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)和多媒體數據接收子系統(tǒng)，所述多媒體數據推薦子系統(tǒng)用于向已知多媒體領域用戶推薦陌生多媒體領域數據，所述多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)用于發(fā)送所述多媒體數據推薦子系統(tǒng)推薦的多媒體數據，所述多媒體數據接收子系統(tǒng)用于接收所述多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)發(fā)送的多媒體數據。本發(fā)明的有益效果為：實現了多媒體數據的個性化跨領域推薦。附圖說明利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發(fā)明的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結構示意圖。附圖標記：多媒體數據推薦子系統(tǒng)1、多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)2和多媒體數據接收子系統(tǒng)3。具體實施方式結合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種個性化的多媒體數據推薦系統(tǒng)，包括多媒體數據推薦子系統(tǒng)、多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)和多媒體數據接收子系統(tǒng)，所述多媒體數據推薦子系統(tǒng)用于向已知多媒體領域用戶推薦陌生多媒體領域數據，所述多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)用于發(fā)送所述多媒體數據推薦子系統(tǒng)推薦的多媒體數據，所述多媒體數據接收子系統(tǒng)用于接收所述多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)發(fā)送的多媒體數據。本實施例實現了多媒體數據的個性化跨領域推薦。優(yōu)選的，所述多媒體數據推薦子系統(tǒng)1包括評分推薦模塊和推薦評估模塊，所述評分推薦模塊用于根據已知多媒體領域用戶對陌生多媒體領域數據評分預測向已知多媒體領域用戶推薦陌生多媒體領域數據，所述推薦評估模塊用于對評分推薦模塊性能進行評估。本優(yōu)選實施例解決了多媒體數據信息過載問題，實現了多媒體數據準確推薦。優(yōu)選的，所述評分推薦模塊包括第一評分單元、第二評分單元和評分推薦單元，所述第一評分單元用于根據陌生多媒體領域用戶對陌生多媒體領域數據的實際評分獲取已知多媒體領域用戶對陌生多媒體領域數據的第一評分預測，所述第二評分單元用于根據第一評分預測獲取已知多媒體領域用戶對陌生多媒體領域數據的第二評分預測，所述評分推薦單元用于根據第二評分預測結果向已知多媒體領域用戶推薦陌生多媒體領域數據。所述獲取已知多媒體領域用戶對陌生多媒體領域數據的第一評分預測，具體為：式中，p表示已知多媒體領域的用戶集，q表示陌生多媒體領域的用戶集，i表示陌生多媒體領域的數據集，dyp,i表示已知多媒體領域用戶p對陌生多媒體領域數據i的第一評分預測，fq,i表示陌生多媒體領域用戶q對陌生多媒體領域數據i的實際評分，xp,q表示已知多媒體領域用戶p和陌生多媒體領域用戶q的信任指數，xp,q∈[0，1，xp,q越大表示信任關系越強，tp,q表示已知多媒體領域用戶p和陌生多媒體領域用戶q的建立信任關系的時間長短。所述獲取已知多媒體領域用戶對陌生多媒體領域數據的第二評分預測，具體為：步驟1：基于已知多媒體領域用戶對已知多媒體領域的實際評分和陌生多媒體領域的第一預測評分構造兩個領域的評分矩陣：a＝[fp,jdyp,i]式中，a表示兩個領域的評分矩陣，fp,j表示已知多媒體領域用戶p對已知多媒體領域數據j的實際評分，其中，p∈p，j∈j，p表示已知多媒體領域的用戶集，j表示已知多媒體領域的數據集，dyp,i表示已知多媒體領域用戶p對陌生多媒體領域數據i的第一評分預測，其中，p∈p，i∈i，i表示陌生多媒體領域的數據集；步驟2：對于任意兩個數據，如果存在已知多媒體領域用戶給出了相似的評分，則這兩個數據相關性為1，否則，這兩個數據是相關性為0，數據k可用向量表示為：bk＝[rk,l]式中，bk為數據k的向量表示，rk,l表示數據k和數據l的相關性，k和l屬于兩個領域中的任意數據；步驟3：根據已知多媒體領域用戶對已知多媒體領域數據的實際評分獲取陌生多媒體領域數據的第二評分預測：式中，dep,i表示已知多媒體領域用戶p對陌生多媒體領域數據i的第二評分預測，其中，p∈p，i∈i，fp,j表示已知多媒體領域用戶p對已知多媒體領域數據j的實際評分，其中，p∈p，j∈j，p表示已知多媒體領域的用戶集，j表示已知多媒體領域的數據集,bi和bj分別為陌生多媒體領域數據i和已知多媒體領域數據j的向量表示；將第二評分預測高的數據推薦給已知多媒體領域用戶。本優(yōu)選實施例通過設置第一評分單元和第二評分單元，克服了單領域推薦的不足，實現了多領域的精確推薦，具體的，通過設立信任指數，獲取了已知多媒體領域用戶對未知多媒體領域數據的第一評分預測，進一步通過建立數據向量，獲取了更為準確的未知多媒體領域數據的第二評分預測，實現了未知多媒體領域數據的精確推薦。優(yōu)選的，所述對評分推薦模塊性能進行評估，設立評價指標z：式中，z表示評價指標，值越大表明性能越好，dep,i表示已知多媒體領域用戶p對陌生多媒體領域數據i的第二評分預測，其中，p∈p，i∈i，fp,j表示已知多媒體領域用戶p對未知領域數據i的實際評分，其中，p∈p，i∈i，sh表示第二評分預測的數量。本優(yōu)選實施例設置推薦評估模塊對評分推薦模塊性能進行評估，便于及時獲取推薦模塊的性能，對評分推薦模塊進行改進。優(yōu)選的，所述多媒體數據發(fā)送子系統(tǒng)2包括數據分流控制器，用于接收數據分流控制信息，并根據數據分流控制信息來控制所述多媒體數據的分流；數據分流器，連接所述數據分流控制器，用于接收所述多媒體數據，并在所述數據分流控制器的控制下，將所述多媒體數據分離成需要加擾的多媒體數據和不需要加擾的多媒體數據，以及輸出所述需要加擾的多媒體數據和所述不需要加擾的多媒體數據；加擾模塊，連接所述數據分流器，用于接收和加擾所述需要加擾的多媒體數據；復用調制器，連接所述加擾模塊和所述數據分流器，用于分別接收所述加擾模塊輸出的被加擾的多媒體數據和所述數據分流器輸出的所述不需要加擾的多媒體數據，并對所述被加擾的多媒體數據和所述不需要加擾的多媒體數據進行復用調制處理，以便進行發(fā)送。所述多媒體數據接收子系統(tǒng)3包括解調和解復用器，用于接收經過復用調制處理的多媒體數據，并對所述多媒體數據進行解調和解復用處理，獲得并輸出解調和解復用后的多媒體數據和數據分流控制信息，其中，所述數據分流控制信息包括用于區(qū)分加擾的多媒體數據和未加擾的多媒體數據的全部信息；解擾數據分流器，連接所述解調和解復用器，用于接收所述解調和解復用后的多媒體數據和所述數據分流控制信息，利用所述數據分流控制信息對所述解調和解復用后的多媒體數據進行分離，以獲得并輸出未加擾的多媒體數據和已加擾的多媒體數據；解擾器，連接所述解擾數據分流器，用于接收所述解調數據分流器輸出的所述已加擾的多媒體數據，對所述已加擾的多媒體數據進行解擾，獲得并輸出解擾后的多媒體數據；以及數據流緩沖區(qū)，連接所述解擾器和所述解擾數據分流器，用于分別接收所述解擾后的多媒體數據和所述未加擾的多媒體數據，并進行同步和合并處理，以輸出完整的多媒體數據。本優(yōu)選實施例實現了多媒體數據的安全傳輸。采用本發(fā)明多媒體數據推薦系統(tǒng)向已知多媒體領域用戶推薦陌生多媒體領域數據，根據第二評分預測推薦數據，對推薦的數據數目不同情況下的推薦時間和推薦準確率進行統(tǒng)計，同未采用本發(fā)明相比，產生的有益效果如下表所示：推薦數據數目推薦時間縮短推薦準確率提高1020％10％1525％15％2030％20％2532％24％3036％31％最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發(fā)明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術方案的實質和范圍。當前第1頁12