
电视大数据怎么玩?长虹CHiQ二代“智能导视”全揭秘
长虹刚刚上市的CHiQ二代电视有一项非常独特的导视功能:电视会自动的去获取最近一周内的热播节目,只要节目开始播放,就会主动提示用户是否愿意收看。同时,电视还能自动关联用户所收看的电视剧或综艺节目,并自动帮用户找到其关联的更多剧集,主动及时的推送到用户的面前。
由此彻底解决以往电视收视费时的消费者“痛点”。以住用户要找到自己喜爱的电视节目,通常需要花上四五分钟换上数十个台,不仅费时费用力也影响心情。而现在CHiQ二代电视可及时向观众推送其喜爱的节目,消除了用户频繁换台之恼。
据了解,CHiQ二代电视的智能导视功能包括了智能推荐、热门推荐、实时推荐、关联推荐、移动端推荐等五个子功能,上述两个体验场景相对应地便是“热门推荐”和“关联推荐”。另外值得一提的便是“实时推荐”,即CHiQ二代电视可实时地向观众推送当前人气最高的排名前十位的电视节目,可谓热门节目、热点节目不容错过。
那么问题来了,如此任性的节目导视与推荐功能,CHiQ二代电视是如何做到的?
据了解,长虹是目前行业内唯一一家拥有大数据处理能力及庞大服务器资源的公司。近千人的长虹大数据团队实践出了一套包含数据采集、数据存储、数据清洗、数据标准、数据分析全流程的,具有长虹特色的大数据管理方法论。并建立起了一套基于长虹全体系的用户标准,包含11个属性分类、584个标签维度。
而之所以能实现CHiQ二代电视超强的智能导视功能,便得益于长虹大数据平台采集并存储长虹(CHiQ电视)全接触点的用户行为数据。据长虹软件与服务中心总经理刘东介绍,长虹目前可采集超过1800万台的长虹智能电视终端数量,日均PV12亿次,存储数据量1.2PB,数据记录数1800亿条,日活跃终端800万台,在实时处理方面达到秒级的相应能力,可以根据用户行为进行秒级的精准推送。平台性能经过第三方性能测试,QPS、并发数量均达到互联网行业先进水平,支持线性无限扩展。
基于云服务与大数据处理平台,CHiQ二代电视创新研发出了实时收视率统计系统、智能导视实时热门推荐系统、大数据洞察系统等多个业务系统。刘东表示,“通过这些数据的积累、整理、分析和最后展现,我们能够知道这位用户的使用习惯,知道他喜欢看什么。CHiQ二代电视重点推出的智能导视,就是根据这个大数据技术,收集完全体的用户样本之后推出一个重点的节目。在这基础上我们以后还会就个人进行精准推送服务,持续提升用户黏性。”
作为全球首台移动互联电视,CHiQ二代电视在“智能导视”功能上就已把网络化、大数据、实时交互等体现得淋漓尽致了。而加之其创新的M+双芯、在线相册、大屏游戏等强大的移动互联功能,无疑彻底颠覆了人们对传统电视的观感体验。业界人士指出,长虹CHiQ二代电视的面世,标志着我国电视产业正式步入移动互联时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10