Платформа обнаружения контента
 | Было предложено объединить эту статью в систему рекомендаций . ( Обсудить ) Предлагается с ноября 2023 г. |
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
| Рекомендательные системы |
|---|
| Концепции |
| Методы и проблемы |
| Реализации |
| Исследовать |
Платформа обнаружения контента — это реализованная программная рекомендаций платформа , которая использует инструменты рекомендательной системы . пользователя Он использует метаданные , чтобы находить и рекомендовать подходящий контент, одновременно сокращая текущие затраты на обслуживание и разработку. Платформа обнаружения контента доставляет персонализированный контент на веб-сайты , мобильные устройства и телеприставки . В настоящее время существует широкий спектр платформ обнаружения контента для различных форм контента, начиная от новостных статей и в научных журналах. статей [1] на телевидение. [2] Поскольку операторы конкурируют за право быть воротами в домашние развлечения, персонализированное телевидение становится ключевым отличием услуг. Поиск академического контента в последнее время стал еще одной сферой интересов: было создано несколько компаний, которые помогают академическим исследователям быть в курсе актуального академического контента и по счастливой случайности открывать новый контент. [1]
Методология [ править ]
Чтобы предоставлять и рекомендовать контент, платформа обнаружения контента использует алгоритм поиска для предоставления результатов поиска, связанных с ключевыми словами. и рекомендации пользователя Персонализация используются при выборе подходящего контента. Рекомендации основаны либо на одной статье или шоу, конкретной научной области или жанре телевидения, либо на полном профиле пользователя . Также можно провести индивидуальный анализ, чтобы понять конкретные требования, касающиеся поведения и активности пользователей.
Можно использовать различные алгоритмы:
- Совместная фильтрация поведения, предпочтений и оценок различных пользователей.
- Автоматический контент-анализ и извлечение общих закономерностей .
- Социальные рекомендации, основанные на личном выборе других людей.
Открытие академического контента
Развивающимся рынком платформ обнаружения контента является академический контент. [3] [4] Ежедневно публикуется около 6000 статей в академических журналах, из-за чего исследователям становится все труднее совмещать управление временем и быть в курсе актуальных исследований. [1] Хотя традиционные инструменты академического поиска, такие как Google Scholar или PubMed, предоставляют легкодоступную базу данных журнальных статей, рекомендации по содержанию в этих случаях выполняются «линейным» способом, когда пользователи устанавливают «сигналы тревоги» для новых публикаций на основе ключевых слов, журналов или конкретных авторов.
Google Scholar предоставляет инструмент «Обновления», который предлагает статьи с использованием статистической модели , в которой в качестве входных данных используются авторизованные статьи исследователей и цитаты. [1] Хотя эти рекомендации были отмечены как чрезвычайно хорошие, это создает проблему для начинающих исследователей, которым может не хватать достаточного объема работы для выработки точных рекомендаций. [1]
Телевидение [ править ]
Поскольку сфера подключенного телевидения продолжает развиваться, поиск и рекомендации играют еще более важную роль в поиске контента. [5] Предполагается, что благодаря устройствам, подключенным к широкополосной связи , потребители получат доступ к контенту из источников линейного вещания, а также к интернет-телевидению . Таким образом, существует риск того, что рынок может стать фрагментированным, и зрителю будет предоставлена возможность посещать различные места и находить то, что он хочет посмотреть, что будет для него трудоемким и сложным способом. Используя систему поиска и рекомендаций, зрители получают центральный «портал», на котором можно найти контент из нескольких источников в одном месте.
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и вакансии (3 сентября 2014 г.). «Как укротить поток литературы: Nature News & Comment» . Природа . 513 (7516). Nature.com: 129–130. дои : 10.1038/513129а . ПМИД 25186906 . S2CID 4460749 .
- ^ Анализ (14 декабря 2011 г.). «Netflix обновляет приложение для iPad, чтобы улучшить обнаружение контента» . ПРОВОДНОЙ . Проверено 31 декабря 2015 г.
- ^ Миркин, Сима (4 июня 2014 г.). « Расширение и настройка Content Discovery для Legal Academic Com», Сима Миркин» . Статьи в журналах Law Reviews и других академических журналах . Digital Commons @ Юридический колледж Вашингтонского университета Американского университета . Проверено 31 декабря 2015 г.
- ^ «Мендли, Elsevier и важность открытия контента для академических издателей» . Архивировано из оригинала 17 ноября 2014 года . Проверено 8 декабря 2014 г.
- ^ Новое лицо телевидения