基于大数据的数字电视用户关机行为预测

• 作者: 万倩 王炳飞 谢峰 赵明
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 关机模型 回归决策树 GBDT
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与融合
• 页码范围: 68-72,114
• 页数: 6页
• 分类号: TN949
• 字数: 3919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2016.12.013

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵明		15	24	3.0	4.0
2	万倩		15	31	4.0	4.0
3	王炳飞		6	14	3.0	3.0
4	谢峰		3	6	2.0	2.0