知音公会讲网络直播平台数据挖掘。
网络直播是一种新型信息交流方式,可以让观众收看到主播所处场景中正在进行的音、视频实况,同时观众可以通过打赏或发表评论的方式与主播进行互动,相对于传统信息传播媒体来说有着互动性强、时空适应性强等优势。网络直播平台则是由公司或组织管理的供主播发布直播以及观众收看直播的网站。随着互联网经济的发展,网络直播日益火爆,斗鱼TV、虎牙TV、抖音等网络直播平台在市场中异军突起,以超低的门槛吸引了大量主播和观众,截至2019年6月,我国直播用户规模已达4.33亿。
网络直播目前的应用领域比较广泛,除了应用于娱乐性的真人秀、电竞赛事之外,还有课堂教学、品牌营销、传统文化与工艺技术传承、政务会议与庭审过程公开等方面。不同领域的网络直播和观众都会产生大量交互数据,这些数据一方面可以用于挖掘直播平台的负载变化模式和用户参与及交互的内在机制,探究用户行为和偏好,进而对相应情境下的大规模人群行为进行模式分析和规律挖掘。另一方面还可以基于直播平台负载的测量结果及从中挖掘的用户行为的特征和偏好,提升网络直播平台内容推荐和内容检测水平。
本文从国内外网络直播平台用户行为数据挖掘的研究入手,对直播平台负载水平、观众行为、主播行为以及社群网络的特征和变化规律进行梳理和总结,并讨论网络直播平台研究在当前面临的问题和未来的研究方向。
网络直播是通过网络直播平台进行实时信息传输的新媒体形式。随着网络的发展和普及,网络直播作为一种学习、娱乐的便捷资源被人们越来越广泛地使用。直播平台负载的水平差异反映了直播平台用户的分布规律和使用偏好,对直播平台的负载研究可以从整体上把握直播平台的资源消耗与服务使用情况,对直播平台优化资源配置、提供经济稳定的负载支持有指导意义。
目前关于平台负载研究主要是通过统计直播平台的运行负载,挖掘负载水平产生规律性差异的时间因素、空间因素以及其他影响因素,总结直播平台情境下的大规模人群行为偏好和行为特征。
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