本文選題：有線電視 + 用戶需求�。� 參考：《電視技術(shù)》2017年Z2期

【摘要】：隨著有線電視的一元化收視格局被打破,用戶離網(wǎng)問題變得日益嚴(yán)重,如何通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來降低用戶流失率、提高用戶的凈推薦值已經(jīng)成為影響廣電運營商發(fā)展的首要因素,從有線電視用戶收視行為的演變出發(fā),分析了解決有線電視用戶離網(wǎng)問題的路徑和方法。第一部分介紹了有線電視用戶離網(wǎng)現(xiàn)狀與原因,從視頻收視格局的變化出發(fā),剖析了有線電視用戶離網(wǎng)的現(xiàn)狀和原因。第二部分介紹了建設(shè)有線電視用戶離網(wǎng)預(yù)警系統(tǒng)的必要性和系統(tǒng)構(gòu)成,分析了以往離網(wǎng)研究存在的問題,并介紹了格蘭研究最新研發(fā)的大數(shù)據(jù)用戶離網(wǎng)預(yù)警管理系統(tǒng)和online在線服務(wù)系統(tǒng)。第三部分介紹了大數(shù)據(jù)離網(wǎng)預(yù)警管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和物理架構(gòu)。第四部分介紹了離網(wǎng)預(yù)警管理系統(tǒng)的應(yīng)用,分別闡述了離網(wǎng)用戶挽留方案的制定和部門間的無障礙數(shù)據(jù)應(yīng)用。
[Abstract]:As the unified viewing pattern of CATV has been broken, the problem of user disconnection has become more and more serious. How to reduce the loss rate of users through big data technology and data mining technology,Improving the net recommended value of the users has become the primary factor that affects the development of the radio and television operators. Based on the evolution of the viewing behavior of the cable TV users, this paper analyzes the path and methods to solve the problem of the cable TV users leaving the network.The first part introduces the current situation and reasons of cable TV users leaving the network, starting from the change of video viewing pattern, analyzes the current situation and reasons of cable TV users leaving the network.In the second part, it introduces the necessity and structure of the off-network warning system for CATV users, and analyzes the problems existing in the previous off-network research.It also introduces big data user off-net early warning management system and online online service system which is newly developed by Glenn Research.The third part introduces the key technology and physical structure of big data off-net early warning management system.In the fourth part, the application of off-network early warning management system is introduced, and the establishment of off-network user retention scheme and the application of interdepartmental accessibility data are described respectively.
【作者單位】： 格蘭研究;
【分類號】：TN943.6

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本文編號：1749371