高峥：大数据与机器学习支撑的个性化大屏（13页）.pdf

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高峥：大数据与机器学习支撑的个性化大屏（13页）.pdf

1、大数据与机器学习支撑的个性化大屏董事长高峥大屏现状与未来多维度交互个性化播单个性化广告个性化（橱窗）购物2 3 4 51大屏现状与未来现状与移动终端与PC相比，内容广度、服务多样性、操作便捷性，运营灵活性、变现手段等方面，都处于劣势未来个性化，家庭化，社区化通过大数据与人工智能：降低用户与电视交互的门槛提高内容与个性需求的相关性多维度交互语音输入（智能音箱/遥控器）+视觉提示（电视）+单手操作（全向遥控器）家庭环境有助于个人与“虚拟助手”进行语音沟通个性化、家庭化、社区化。技术支撑语言识别声纹识别人机对话人声模拟个性化播单直播、点播混合的瀑布式播单。全网内容聚合。实时动态推荐大屏内

2、容的“今日头条化”。技术支撑深度视频标签（色调，亮度，运动感，场景切换频率等）深度内容标签（基于互联网描述性数据）以“收视时长最大化”为训练目标的强化学习（RL）个性化广告呈现形式：视频overlay 大屏端与移动端协同完成用户“曝光+行动”视频节目的“小程序化”技术支撑用户适配：兴趣点，价值取向，耐心程度等场景适配：图像分类，图像描述个性化（橱窗）购物跨平台购物助手，聚合电商与社区（新零售型）实体店货品。满足“逛一逛，看一看”需求。营销事件触达（促销，新品）增强购物体验，扩大在线购物群体。技术支撑图像分类，图像描述用户-物品协同过滤以“点击详情次数”为训练目标的强化学习（RL）大屏的未来大屏生态无法引领新的互联网业务创新，但能够成为新业务个性化的服务窗口;大屏环境无法引领新的大数据与机器学习技术的突破，但能够为新技术提供实用、也极具挑战的应用场景需求;大数据与机器学习支撑的大屏个性化，不是锦上添花，而将是多终端环境下大屏生存的必要条件。

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