互联网的发展使得用户信息接收终端发生变化,用户的收视行为也从传统的大屏转向跨屏。收视行为的变化使收视调查数据的来源多元化和复杂化,因此传统收视调查方式产生了许多问题,需要建立起跨屏的收视调查方法,对大屏进行海量样本测量,对中小屏通过服务器端和受众端植码等方式进行调查。研究通过机器学习对获取的数据进行分类聚合,描摹用户收视行为图谱,通过对用户人口统计特征和具体收视行为特征的分析,继而进行广告的精准推送与节目内容的调整。
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