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J-GLOBAL ID：202202275588076361   整理番号：22A1163818

時系列を用いたIPTV顧客挙動解析の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Method for IPTV Customer Behavior Analysis Using Time Series

著者 (3件)： Hlupic Tomislav (Poslovna Inteligencija d. o. o, Zagreb, Croatia) ,  Orescanin Drazen (Poslovna Inteligencija d. o. o, Zagreb, Croatia) ,  Baranovic Mirta (Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Zagreb, Croatia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 37003-37015  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットプロトコルテレビジョン(IPTV)は,ブロードバンド速度の改善がより多くのデータボリュームを配信できるようにしたので,過去10年間におけるライブTVコンテンツ消費に顕著な影響を有した。主にセットトップボックスに基づく既存のインフラストラクチャに加えて,新しいコンテンツプロバイダは,新しく開発された専用ストリーミングプラットフォームを利用して出現した。IPTVユーザの数が増えるにつれて,より多くのボリュームと多様性が分析に利用可能になった。保存ユーザ行動を解析することにより,時間にわたるユーザ行動を表す多変量時系列を生成することが可能である。本論文で提示した手法は,ユーザデータからの多変量時系列生成に基づき,それらの間の類似性を決定する。時系列は,特徴グループにグループ分けされ,時間にわたって要約された,提案した定量化されたアクションセットに基づいて,各ユーザのために作成される。行動セットと特徴グループを,あるIPTVプラットフォームに調整することができた。解析の最終結果は,すべてのユーザの時系列の類似性を計算することによって作り出される類似性スコアマトリックスであり,そこで,類似性測度計算を任意に選択することができた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  データ ,  時系列 ,  インフラストラクチャー ,  類似性 ,  広帯域 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： セットトップボックス ,  ISP【インターネット】 ,  *挙動解析 ,  ユーザ行動 ,  *IPTV ,  多変量 ,  顧客データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列 ,  IPTV ,  顧客 ,  挙動解析