Älytelevision hybridisovellukset : Mahdollisuudet ja haasteet

Tässä kirjallisuuskatsauksessa esitellään keskeinen älytelevision hybridisovelluksiin liittyvä tekniikka ja tunnistetaan älytelevision hybridisovellusten tarjoamia mahdollisuuksia ja hybridisovelluksiin liittyviä haasteita. Aihe on suurtakin yleisöä kiinnostava, sillä älytelevisioiden hybridisovellukset voisivat viedä televisionkatselun aivan uudelle tasolle. Hybridisovellukset ovat kuitenkin vielä useille television käyttäjille tuntemattomia, ja niistä kertova tieto on vaikeaselkoista. Aiheesta on myös melko vähän tieteellistä tutkimusta ja lähdekirjallisuutta. Tutkielmassa etsitään vastausta tutkimuskysymykseen minkälaisia mahdollisuuksia älytelevision hybridisovellukset tarjoavat ja minkälaisia haasteita niihin liittyy? Samalla tämä tutkielma jalostaa lähdekirjallisuuden pohjalta kootun tiedon kansantajuiseksi johdannoksi älytelevision hybridisovellusten maailmaan. Älytelevision hybridisovellus on ominaisuus, jossa digitaalitelevisiolähetykseen yhdistetään internetyhteydellä lisäominaisuuksia. Älytelevision hybridisovellukset mahdollistavat ohjelmasuositusten tarjoamisen, televisiolähetyssisällön ominaisuuksien räätälöinnin katsojakohtaisesti ja voivat lisätä yhteenkuuluvuuden tunnetta katsojan voidessa olla vuorovaikutuksessa muiden katsojien tai ohjelmantarjoajan kanssa. Ne mahdollistavat myös televisiomainonnan uusilla tavoilla, joista keskeisin on mainonnan kohdentaminen. Hybridisovelluksena voi toteuttaa esimerkiksi mahdollisuuden osallistua televisio-ohjelmaan kotisohvalta tai mahdollisuuden seurata urheilulähetystä vain haluamastaan kuvakulmasta. Älytelevision hybridisovellukset perustuvat kaksisuuntaiseen yhteyteen ohjelmaa lähettävän tahon ja vastaanottavan tahon eli älytelevision välillä. Hybridiominaisuuksiin liittyy tiiviisti erilaisia standardeja, joista keskeisin on HbbTV (Hybrid Broadcast Broadband TV). Älytelevision hybridisovelluksiin liittyy myös haasteita. Koska hybridisovellus yhdistää sisältöä eri jakeluteiltä, sisältöjen synkronointi on tärkeää. Muita hybridisovelluksiin liittyviä haasteita ovat hybridisovellusten vaatimus laajakaistayhteydelle, päätelaitteiden suorituskykyvaihtelu ja kova kilpailu ihmisten ajasta muiden viihdykkeiden kuten suoratoistopalveluiden kanssa

GURILEM : A Novel Design of Customer Rating Model using K-Means and RFM

A rating system or reviews are generally used to assist in making decisions. Rating system widely used as a technique in the recommendation of one of them used by the customer, as in determining the resort to be used. However, the credibility of the rating looks vague because the rating could only represent some points of service. So that customer preference with each other is very different. Personalized recommendation systems offer more personalized advice, precisely knowing the preferences or tastes of the customers. Especially for customers who have a transaction history or reservation as at their resorts provide good information used by managers to design a recommendation model for their customers. In this study aims to create a model of resort recommendations based on a rating of frequency. This frequency is the number of resort use by the customer within the specified time frame. With the frequency can represent the preferences of customers. The RFM method is used to measure the reservation frequency value of the customer. The K-Means method is used to categorize customer data with its frequency and classify the type of resort. Recommendation resort to the customer based on the dominant use in one of the resort types. The recommended type of resort based on the similarity between the types of resorts used with other types of resorts

Modelling User Habits and Providing Recommendations based on the Hybrid Broadcast Broadband Television using Neural Networks

In this paper, a novel method to make smart recommendations to the user is proposed using Hybrid Broadcast Broadband Television (HbbTV) standard and artificial intelligence. In order to prove this, an HbbTV application is developed to collect real television watching data and a multilayer perceptron model is trained and tested with the collected data to create user profiles. The constructed model is then used to provide recommendations to the users again using the same HbbTV application. Since HbbTV is a widely accepted public consumer electronics standard for digital receivers and most of the recent devices support it, the proposed model is device-agnostic and can reach many people using different consumer devices, which is the main motivation of this study(1)