Televīzijas satura personalizētu ieteikumu sistēmas izstrāde - Kiršteins, Roberts (Latvijas Universitāte, 2022)
Mūsdienu cilvēkam ir pieejams ļoti plašs televīzijas satura piedāvājums. Līdz ar to daudz laika tiek pavadīts nevis skatoties interesējošu filmu vai raidījumu, bet meklējot piemērotu saturu. Ieteikumu sistēmas mērķis ir ieteikt cilvēkam potenciāli saistošu produktu vai pakalpojumu, sašaurinot pieejamo pakalpojumu un produktu klāstu, atvieglojot izvēli un piedāvājot cilvēkam to, ko cilvēks visticamāk vēlētos redzēt vai pirkt. Darba mērķis ir izveidot interaktīvās televīzijas satura ieteikumu sistēmu, ar kuras palīdzību katram pakalpojuma lietotājam tiktu aprēķināti individuāli satura ieteikumi. Aprēķini balstītos uz SIA Tet televīzijas klientu skatīšanās paradumiem, kur tiktu izmantoti pieejamie televīzijas programmu skatīšanās dati, pieejamie elektroniskās satura programmas (EPG) metadati, kuri tiktu papildināti ar tīmeklī pieejamajiem datiem. Izaicinājums televīzijas satura rekomendācijās ir mazais datu apjoms, kas pieejams par TV saturu, nekvalitatīvie programmu dati, kā arī limitētais laiks, kurā saturs ir televīzijā pieejams.

An increasingly large volume of TV content is available to a modern-day man. Consequently, a lot of time is spent looking for appropriate content and not watching a movie or broadcast of interest. The recommendation system aims to propose to a person potentially interesting product or service, narrowing down the range of services and products available, making it easier to choose and offering person something he would most likely want to see or buy. The goal is to create a recommender system for interactive TV content that would calculate individual content recommendations for each user. The calculations would be based on the viewing habits of Tet TV customers, where available TV program viewing data and electronic program guide (EPG) metadata supplemented with the data available on the web would be used. The challenge in TV content recommendations is the small amount of data available on TV content, poor EPG data, and the limited time span at which the content is available on television.
Constructing a personalised television content recommender system
Keywords: Datorzinātne; TV satura ieteikumi; ieteikumu sistēmas; datizrace; mašīnmācīšanās