随着移动电子商务、云计算和物联网的飞速发展,华数作为目前我国规模最大的有线网络运营商,近两年受到移动终端影视、IPTV、互联网电视等新兴媒体的不断冲击,业内竞争变得异常激烈,传统的互动电视用户日渐流失。华数已经搭建的内容推荐维系无法完全提升用户的人均消费,需要充分利用两千个营业厅、一线网格销售人员和线上营业厅等多渠道去推广互动电视产品,如何在有限的用户接触时间进行精准的互动产品推荐成为各级市场部门的重要工作之一。针对上述问题,本文以精准推荐互动产品为研究对象,首先分析已经沉淀的用户行为数据,利用推荐系统的工作原理,在聚类分析和协同过滤推荐思想等的基础上,结合互动电视业务、互动产品模型和内容元数据信息,确定了互动产品和用户收视行为间的相关性,采集分析各方数据并对数据集进行标准化处理;然后,在华数用户数据集上分别进行K-Means聚类、谱聚类和DBSCANS算法聚类,并通过2个衡量指数评价得出K-Means聚类算法为最优算法,以期缩小相似用户的搜索范围,提升模型的实时性;第三,在相同的分组内选取影响互动产品因变量,用逻辑回归算法算得特征项的概率值,得到分组内产品的推荐度得到第一个推荐列表,并加入业务逻辑规则增加产品包含矩阵进行过滤;最后,本文基于用户的协同过滤算法来构建完整的产品推荐模型,从而补充第一推荐列表并得出面向最终用户的推荐列表。本文最后将该模型部署到推荐系统,成功应用于线上网上营业厅和线下营销场景中。通过分析上线一年内的营销效果,确认本文研究结果在产品订购数和用户费用提升上都取得了预期效果。本文还阐述了推荐结果数据在用户营销领域和互动产品设计方面的扩展用途。