PROFILIRANJE UPORABNIKOV V SISTEMU IP TELEVIZIJE NA OSNOVI VSEBINE, KONTEKSTA IN IMPLICITNEGA ODZIVAKREN, MATEJ (Avtor) Kos, Andrej (Mentor) Sedlar, Urban (Komentor) televizija na osnovi protokola IP (IPTV)implicitni uporabniški odziveksplicitni uporabniški odzivprofiliranje uporabnikovmodeliranje mnenjamodeliranje interesa.V današnjem povezanem svetu na vsakem koraku ustvarimo množico podatkov, imenovanih podatkovne sledi, v katerih se skrivajo informacije tako o posamezniku kot tudi o širši populaciji. Še posebej zanimivi so podatki, ki jih uporabniki takšnih sistemov podajamo implicitno in pogosto tudi podzavestno, saj na ta način obidemo zavestno filtriranje in samocenzuro. Po drugi strani pa so takšni viri podatkov pogosto omejeni, sporadično dostopni ter vsebujejo veliko šuma; posledično predstavljajo dodatne izzive pri analizi in interpretaciji rezultatov. Disertacija obravnava napredno obdelavo podatkov televizije na osnovi protokola IP (IPTV) v obliki podatkovnega toka uporabniških preklopov TVprogramov. TV-komunikatorje, ki so v uporabi v sistemih IPTV, lahko obravnavamo kot zmogljiva senzorska vozlišča, ki zbirajo velike količine diagnostičnih podatkov, ki vsebujejo tudi nekaj skritih informacij o aktivnosti uporabnikov, kakovosti ponujene storitve, delovanju sistema ipd. V disertaciji se osredotočamo predvsem na dogodke, ki jih generirajo gledalci, in analiziramo, kako lahko na osnovi psevdonimiziranega podatkovnega toka preklopov med TV-programi v omrežju IPTV rudarimo in pridobimo informacije o naravi same vsebine TV-programa, in mnenju uporabnika in tudi širše populacije o določeni tematiki. V disertaciji pokažemo, da je možno zaznati pojav neželenih vsebin (npr. televizijskih oglasov) z visoko natančnostjo in tudi, da lahko pristop razširimo v namen večdimenzijskega modeliranja uporabniškega vedenja in klasifikacije gledalcev. Predlagamo in opišemo ogrodje in metodo za ocenjevanje javnega interesa iz implicitnega negativnega odziva, zbranega iz populacije gledalcev IP-televizije. Naša raziskava temelji na podatkovnem toku preklopov med TV-programi, razširjenem s kontekstualno informacijo o vsebini. Predstavljeno ogrodje temelji na gradnji konceptov, profiliranju gledalca in kombinaciji njegove reakcije (zamenjava programa) in vsebine v namen modeliranja interesa gledalca in celotne populacije. Predstavljeno ogrodje naslavlja več slabosti v takšnih sistemih ter lahko zajame utrip širše populacije. Ogrodje validiramo na psevdonimiziranem podatkovnem setu realnega omrežja IPTV in pokažemo korelacijo pridobljenih rezultatov o več popularnih tematikah s klasičnimi dolgoročnimi raziskavami javnega mnenja prebivalstva. V namen validacije ogrodja za določitev javnega mnenja in interesa glede na implicitni odziv gledalcev sistema IPTV predstavimo hipotezo, da lahko implicitni odziv v obliki preklopov TV-programa, združen z metapodatki o vsebini, uporabimo tudi za modeliranje mnenja in interesa gledalcev. V ta namen oblikujemo kontroliran eksperiment in pridobimo eksplicitni odziv uporabnikov na množico splošno usmerjenih posnetkov novic. Poleg demografskih informacij anketiranci podajo svoje mnenje, interes in verjetnost preklopa TV-programa za vsak predvajan posnetek. Nadalje za vsak posnetek iz ankete določimo utežen vektor iz podatkov o vsebini posnetka, pridobljeni na osnovi podnapisov za gluhe; te podatke, kombinirane s podano verjetnostjo preklopa TVprograma, uporabimo za gradnjo modela, ki klasificira mnenje v pet kategorij na podlagi verjetnosti preklopa TV-programa in vsebine. Končno zgradimo še poenostavljen model, ki klasificira mnenje v pet kategorij na podlagi interesa, ki kaže linearno povezanost. Dodatno upoštevanje vsebine tudi v tem primeru zagotavlja boljšo natančnost in možnost analize anomalnih stanj.20192019-04-04 09:55:03Doktorsko delo/naloga107364VisID: 45861sl