suggesTv: A Content Recommendation Application for Digital Television

Fabiano Bernardo, Roberto Turrin, Paolo Cremonesi Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano – Milano, Italy

Bruno Ghisi, Frank SiqueiraDepartmento de Informática e EstatísticaUniversidade Federal de Santa CatarinaFlorianópolis, Brazil

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Sumário

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Introdução 1/2

Problema:

●Muitos programas;●Necessidade de outras ferramentas para ter mais informações sobre um determinado conteúdo

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Introdução 1/2

O desenvolvimento dos set top boxes (STBs) e a disponibilidade de middlewares de TV Digital favoreceram o desenvolvimento de

aplicativos

4 principais padrões abertos de middleware de TVD:1) ARIB2) MHP3) Ginga4) DASE

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Objetivos

Desenvolvimento de um sistema de recomendação para middleware de TVD

1.Utilizar padrões abertos de middleware de TVD2.Integrar a engine do ContentWise3.Desenvolvimento de um protótipo

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Plataforma de Desenvolvimento

Connected Device Configuration (CDC)

Foundation Profile (FP)

Personal Basis Profile

Java TV

API do MW específico

Máquina de execução de um middleware de TVD

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ContentWise 1/3

Engine de recomendação

Programas TVCanaisFilmesMúsicaRingtones

STBsCelulares Aplicações Web

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ContentWise 2/3

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ContentWise 3/3

Algoritmos do ContentWise:

Collaborative filtering: tipo de algoritmos baseado nas relações entre items descobertos analisando os ratings coletados.

Content-based filtering: tipo de algoritmos baseado na analise das informações textuais disponíveis, enriquecida pela Latent Semantic Analysis (LSA).

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Aplicação Java (Xlet) que pode rodar em STBs com middleware MHP.

●Busca dos conteúdos através de um teclado virtual;●Consulta a um EPG personalizado;●top content items;●similar items;●also-viewed items;

login

●A aplicação pode buscar preferências implícitas e explícitas com perfil do usuário;●Recomendações dos conteúdos de acordo com o perfil do usuário;

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KSOAP 2.1.2HAVi (MHP)Java TV

Web Services (SOAP)

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Screenshots

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Analise Comparativa

Uso de recomendação remota (Web Services) e a memorizaçao dos perfis online.

[1] P. Cotter and B. Smyth - “PTV: Intelligent Personalized TV Guides”;[2] H. Zhang, S. Zheng, and J. Yuan - “A Personalized TV Guide System Compliant with MHP”;[3] P. Maia, J. Leite, T. Batista - “MyPersonal-EPG: A customizable EPG with recommendationsupport”;[4] T. Isobe, M. Fujiwara and H.Kaneta - “Development and Features of a TV Navigation System”;

[1]

[2]

[3]

[4]

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Conclusões

Pontos fortes do suggesTv:

●Foi possível integrar o ContentWise e desenvolver um protótipo utilizando o MHP●Recomendações em tempo real enquanto os usuários estão assistindo programas na televisão;●Possibilidade de encontrar e conhecer novos programas que estejam de acordo com o gosto do usuário;●Achar um programa específico

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Trabalhos Futuros

●Testes em ambientes reais●Portar o suggesTv para rodar em STB com outros middlewares;●Definição de outros filtros para melhorar a procura de conteúdos;●Realizar estudos de usabilidade;●Possibilidade de mudar os perfis dos usuários diretamente na tela da televisão;●Recomendações para grupos de usuários;●Integração de suggesTv com redes sociais (Facebook, Twitter, ...)

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Agradecimentos

Obrigado!