基于实时用户相似度随机模拟支持有线直播实时导视  

作　　者：许春玲[1] 黎永安[2] 宋旭翃[2] 李明齐[1] 宁德军[1] 李梅[1] 

机构地区：[1]中国科学院上海高等研究院 [2]东方有线网络有限公司

出　　处：《有线电视技术》2017年第2期58-61,共4页Cable TV Technology

基　　金：中科院战略性先导专项子课题"未来网络现网无扰验证技术及环境研究(编号:XDA06010301)";上海市张江管委会"信息通信与集成电路技术公共服务平台能力提升(编号:2016-14)"资助

摘　　要：本文提出了一种新型的有线直播实时导视模式,并针对实现直播实时导视的基础性环节和实时用户相似度随机模拟的实现过程进行了试验。从学习算法、数据处理平台和底层硬件平台的相关技术应用情况,阐述了基于深度学习技术的实时用户相似度随机模拟,为进一步实现有线直播实时导视的完整流程打下基础。

关 键 词：深度学习 Tensorflow 用户相似度分析 

分 类 号：TN948.1[电子电信—信号与信息处理]