Recomendações em TV linear com utilização de Machine Learning

Objetivos:

Investigação e desenvolvimento de um sistema de sugestões ou recomendações para TV linear.

Este projeto será realizado através da implementação de um conjunto de algoritmos desenhados especificamente para fornecer recomendações neste tipo de conteúdos.

Fundamentalmente, pretende-se, através de técnicas de machine learning, perceber o perfil de consumo associado ao uma box de TV interativa e posteriormente propor ao telespectador a automação do seu consumo de televisão, desta forma facilitando o processo de interação com o sistema.

Um pouco como a Google consegue perceber através dos dados do GPS onde uma pessoa mora e onde uma pessoa trabalha ou estuda e depois avisa com antecedência de problemas de trânsito, este projeto pretende perceber a que horas um telespectador costuma ver um determinado programa e, p.ex., lhe propõem automaticamente a mudança de canal.

O projeto será desenvolvido usando dados reais de consumo sobre a plataforma MEO.

Ferramentas:

Ferramentas de machine learning em Python e R

C# e Visual Studio para integração MEO

Atividades:

Investigação e implementação de algoritmos de perfilagem

Investigação e implementação de funções de processamento de dados de consumo de caixas de TV

Desenvolvimento de protótipo de um sistema de recomendações para TV linear