Utilizando Sistemas Recomendadores para Predecir Ratings en TV

Autores/as

  • Rafael Sotelo Universidad de Montevideo
  • Alberto Gil-Solla Universidad de Vigo

DOI:

https://doi.org/10.22456/1982-1654.21877

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Publicado

2011-10-31

Cómo citar

SOTELO, R.; GIL-SOLLA, A. Utilizando Sistemas Recomendadores para Predecir Ratings en TV. Informática na educação: teoria & prática, Porto Alegre, v. 14, n. 1, 2011. DOI: 10.22456/1982-1654.21877. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/InfEducTeoriaPratica/article/view/21877. Acesso em: 24 jun. 2025.
Recibido 2011-07-26
Aceptado 2011-10-31
Publicado 2011-10-31