Utilizando Sistemas Recomendadores para Predecir Ratings en TV

Ano: 2011 | Volume: 14 | Número: 1

Autores: Rafael Sotelo, Alberto Gil Solla

Palavras-chave: TV Digital, TV-Anytime, sistemas recomendadores, recomendaciones para grupos, predicción de audiencias.

Resumo Inglês:

This paper presents a method for predicting
television audience from the profiles of the viewers received
from their digital television receivers. The prediction is based
on an audiovisual content recommender, applied to groups of
viewers using multidimensional classifications from the TVAnytime
standard. We present two sample applications, with
the common goal of maximizing the score in two different
contexts: a first algorithm to set the weekly program
schedule of a television station, and the second one that
decides in real time between a set of contents which one
must be transmitted at a precise moment by a television
station to maximize their immediate audience.

Resumo Espanhol:

En este trabajo se presenta un método que,
utilizando sistemas recomendadores, predice ratings de TV a
partir de los perfiles de los telespectadores recibidos desde
sus receptores de televisión digital. La predicción está basada
en un recomendador de contenidos audiovisuales, aplicado
sobre grupos de televidentes, que utiliza clasificaciones
multidimensionales extraídas de la norma TV-Anytime. Se
presentan dos aplicaciones ilustrativas, con el objetivo común
de maximizar la calificación en dos contextos distintos: un
primer algoritmo para configurar la parrilla de programación
semanal de una estación de televisión, y otro que decide en
tiempo real entre un conjunto de contenidos cuál de ellos
debe ser transmitido en un momento determinado por una
estación de televisión para maximizar su audiencia inmediata.