基于大数据的数字电视用户关机行为预测
本文关键词:基于大数据的数字电视用户关机行为预测
【摘要】:广电有线运营商利用双向数字电视机顶盒回传的用户收视行为数据,结合广电BOSS系统提供的媒资数据,通过采用大数据分析技术,为数字电视用户提供个性化的收视服务,极大提升了用户体验并增加了营业收入。然而,回传数据难以捕捉到电视机的状态,在机顶盒未关闭而电视机关闭的情况下,通过回传数据得到的用户收视行为是无效的,会影响大数据分析系统对用户收视行为的预估。通过分析已知的数字电视用户关闭电视机的行为特征,生成用户关机模型,从而预测无法采集到电视机关机数据的数字电视用户的关机行为,保证用户收视行为统计的有效性。
【作者单位】: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院;北京数码视讯科技股份有限公司;
【关键词】: 大数据 关机模型 回归决策树 GBDT
【基金】:国家新闻出版广电总局科研项目“有线电视大数据融合分析平台设计及关键技术研究”
【分类号】:TN949.197
【正文快照】: 随着有线电视网络双向改造的加速,及双向数字电视机顶盒的普及,海量家庭用户操作机顶盒的行为数据能够被收集,并通过采集系统回传至后台数据存储服务器,实现海量用户收视行为数据的采集[1]。同时,得益于大数据技术的发展,一方面将收视率调查和分析的样本空间扩大为全体用户,能
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,本文编号:1126016
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