媒体智能检索推荐系统
媒资智能检索推荐系统是一种基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术构建的大数据分析系统，主要用于广电机构媒资管理系统的扩展。该系统通过NLP技术对整篇文本内容进行重要信息摘要和关键词提取，建立基于词向量模型的相似度计算，从而实现对媒体资源的智能检索和个性化推荐。
媒资智能检索推荐系统的核心技术包括基于TFIDF、主题模型和TextRank的关键词提取，这些技术可以帮助系统从大量的媒体资源中快速准确地提取出关键信息，为后续的相似度计算和推荐提供基础数据。
此外，该系统还采用了基于词向量模型的相似度计算方法，通过对文本进行向量化表示，计算不同文本之间的相似度，从而实现对媒体资源的智能检索。同时，系统还可以根据用户的历史行为和偏好，利用机器学习算法进行个性化推荐，提高用户的使用体验和满意度。
媒资智能推荐系统实现方案：
用户行为数据的收集与分析：系统首先会收集用户的历史行为数据，包括点击、阅读、收藏等行为。然后利用数据分析的方法，挖掘用户的兴趣偏好和行为规律。
内容特征的提取与分析：同时，系统会对媒体资源的内容特征进行提取和分析，包括文本、图片、视频等多种媒体类型。通过对媒体资源的特征进行提取和分类，系统可以更好地理解资源的内容和属性。
个性化推荐算法的实现：基于用户行为数据和内容特征的分析，系统利用机器学习算法实现个性化的推荐算法。根据用户的兴趣偏好和行为规律，系统会将最符合用户需求的媒体资源推荐给用户。
应用于广电机构媒资管理系统的扩展，采用NLP技术加机器学习训练而构建的一套集智能检索与个性化推荐应用的大数据分析系统。核心技术包括基于TFIDF，主题模型＆TextRank的关键词提取，对整篇的文本内容进行重要信息摘要，基于词向量模型的相似度计算，基于规则和词典的方法、基于统计的方法的命名实体模型，基于朴素贝叶斯的分类模型，基于密度聚类算法等。
