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KKTV、KKStream預測用戶觀影時機 機器學習扮關鍵
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KKTV、KKStream預測用戶觀影時機 機器學習扮關鍵

匯流新聞網記者蘇元和/台北報導

OTT串流影音競爭白熱化,運用創新模式搶影音市場版圖大戰開打,KKTV與KKStream齊心致力優化數據分析技術,並開放真實觀影資料,廣邀科技菁英與數據分析好手,參與年度賽事KKTV Data Game 17.11。

今年6月於線上數據科學競賽平台Kaggle舉辦首屆大型資料競賽後,KKTV與影音串流技術領航家KKStream再度推出全新競賽主題「神準預測用戶觀影時機」,並開放KKTV 上千萬筆資料供參賽者分析,以分組競賽方式與搭配機器學習的預測邏輯,推算在未來的一週內,使用者會在哪些時段看劇。

KKTV表示,透過優化推播系統,在「對」的時機推送給即將要追劇的用戶,充份利用資料科學與數據分析方式,結合推播提醒,目標打造「最貼近用戶使用習慣」的追劇APP。

想要在眾多的APP中脫穎而出,APP與用戶之間的溝通與時機成了關鍵要點。而要掌握關鍵要點,機器學習扮演重要角色,KKTV與KKStream嘗試透過機器學習,了解與不同用戶適合溝通的時段,不過份打擾用戶,以適時的提醒,貼近用戶的使用習慣。

KKTV表示,本次比賽加入了「時間」的元素,目的在學習用戶的觀影作息:將對的訊息,在對的時間遞出,精準呈現給用戶。平均而言,一位用戶在手機中安裝約 40 到 60 個 APP。

KKStream資深技術總監官順暉表示:「上次比賽中,我們期望參賽者能建立模型,捕捉不同用戶的戲劇喜好,提出個人化的推薦。這次的目的在預測用戶的觀影作息。結合二者,我們將更有自信打造出更貼近用戶喜好及作息的推播系統。」

「當我們能夠在用戶習慣觀影時段的前一小時早一步通知用戶:『你喜歡的新劇已上架』,有效強化用戶對於平台的黏著度與好感度。」官順暉表示。

KKTV表示,首屆主題為「猜出用戶下一部看什麼?」作為試金石,總共有61個團隊、81位參賽者參加,比賽期間有221位Kaggle用戶曾下載資料。首屆比賽結果揭曉,得獎者除了KKBOX的參賽者外,還包括知名科技公司如富士康、趨勢科技等工程師及大學教授等,這也顯示「資料競賽」對科技界的吸引力,此競賽也成為從事相關領域的數據分析師、工程師等專家「自我挑戰」的最佳測試。

KKTV表示,本次競賽祭出$60,000元的高額獎金與一票難求的KKBOX年度風雲榜門票,廣邀科技界、數據分析好手來挑戰。

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新聞照來源:kktv提供