Войти
A Платформа обнаружения содержимого - это реализованная рекомендация по программному обеспечению платформа который использует инструменты рекомендательной системы. Он использует пользовательские метаданные, чтобы находить и рекомендовать соответствующий контент, сокращая при этом текущие затраты на обслуживание и разработку. Платформа обнаружения контента доставляет его на веб-сайты, мобильные устройства и телевизионные приставки. В настоящее время существует широкий спектр платформ для обнаружения контента для различных форм контента - от новостных статей и статей в академических журналах до телевидения. Поскольку операторы конкурируют за доступ к домашним развлечениям, это является ключевым отличием услуг. Открытие академического контента в последнее время стало еще одной областью интереса: несколько компаний были созданы, чтобы помочь академическим исследователям быть в курсе актуального академического контента и случайно открывать новый контент.
Чтобы предоставить и рекомендовать контент, на платформе обнаружения контента используется алгоритм поиска для предоставления результатов поиска по ключевым словам. Пользователь , персонализация и рекомендации - это инструменты, которые используются для определения подходящего контента. Рекомендации основаны либо на отдельной статье или шоу, определенной академической сфере или жанре телевидения, либо на полном профиле пользователя. Также можно провести индивидуальный анализ, чтобы понять конкретные требования, касающиеся деятельности.
Можно использовать различные алгоритмы:
Развивающийся рынок платформ для обнаружения контента - это академический контент Ежедневно публикуется около 6000 статей в академических журналах, Исследователям становится все труднее совмещать тайм-менеджмент и оставаться в курсе актуальных исследований. Хотя традиционные инструменты академического поиска, такие как Google Scholar или PubMed, предоставляют легкодоступную базу данных журнальных статей, рекомендации по содержанию в этих случаях выполняются «линейно» с пользовательскими настройками «сигналы тревоги» для новых публикаций на основе ключевых слов, журналов или конкретных авторов.
Google Scholar предоставляет инструмент «Обновления», который может предлагать статьи с использованием статистической модели, которая принимает в качестве входных данных статьи и цитаты, написанные исследователем. Хотя эти рекомендации были признаны очень хорошими, это создает проблему для начинающих исследователей, которым, возможно, не хватает достаточного объема работы для выработки точных рекомендаций.
Как подключенное телевидение ландшафт продолжает развиваться, поиск и рекомендации считаются еще более важными в открытии контента. С помощью широкополосных подключенных устройств потребители, по прогнозам, будут иметь доступ к контенту из источников линейного вещания, а также интернет-телевидения. Следовательно, существует риск того, что рынок может стать фрагментированным, и зрители будут вынуждены посещать различные места и находить то, что они хотят смотреть, что отнимает много времени и является для них сложным. Используя механизм поиска и рекомендаций, зрителям предоставляется центральный «портал», через который можно находить контент из нескольких источников в одном месте.
