Clei recomendação personalizada de conteúdo para televisão digital portátil interativa

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O Sistema Brasileiro de Televisão Digital permite recepção fixa e portátil. Dado a possibilidade de oferta de novos serviços e programas, e consequentemente mais conteúdo disponível, constata-se a dificuldade do usuário em selecionar os seus programas preferenciais. Os Sistemas de Recomendação tornam-se uma ferramenta para solução destas dificuldades e possuem potencial para aperfeiçoar a interatividade do usuário com a televisão digital, oferecendo a filtragem destas informações e a personalização da oferta de conteúdo. Este trabalho descreve um Sistema de Recomendação para Televisão Digital Portátil Interativa Brasileira, centrado no aparelho celular que possibilita esta funcionalidade e gerando recomendação de programas de televisão de acordo com os gêneros de programas preferenciais do usuário durante o período de utilização da televisão no celular.

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Clei recomendação personalizada de conteúdo para televisão digital portátil interativa

  1. 1. Recomendação Personalizada de Conteúdo para Televisão Digital Portátil Interativa Elaine Cecília Gatto e Sergio Donizetti Zorzo Universidade Federal de São Carlos – UFSCar, São Carlos – SP, Brasil Grupo de Sistemas Distribuídos e Redes (GSDR) Elaine_gatto@dc.ufscar.br, zorzo@dc.ufscar.br Resumo. O Sistema Brasileiro de Televisão Digital permite recepção fixa e portátil. Dado a possibilidade de oferta de novos serviços e programas, e consequentemente mais conteúdo disponível, constata-se a dificuldade do usuário em selecionar os seus programas preferenciais. Os Sistemas de Recomendação tornam-se uma ferramenta para solução destas dificuldades e possuem potencial para aperfeiçoar a interatividade do usuário com a televisão digital, oferecendo a filtragem destas informações e a personalização da oferta de conteúdo. Este trabalho descreve um Sistema de Recomendação para Televisão Digital Portátil Interativa Brasileira, centrado no aparelho celular que possibilita esta funcionalidade e gerando recomendação de programas de televisão de acordo com os gêneros de programas preferenciais do usuário durante o período de utilização da televisão no celular. Palavras-chave: Televisão Digital Portátil Interativa, Ginga-NCL, Sistema de Recomendação.1 IntroduçãoA TVDPI (Televisão Digital Portátil Interativa) reúne em um único aparelho internet,TV e telefonia celular e já está disponível em diversas cidades brasileiras.Atualmente, algumas empresas da Europa e EUA fornecem algum tipo deinteratividade para a TVD (Televisão Digital) em dispositivos portáteis1 como porexemplo, votação em programas, publicidade com redirecionamento para compras,EPG (Guia Eletrônico de Programação), etc. O Japão tem empregado o serviço 1Segdesde abril de 2006, que é um serviço de radiodifusão terrestre digital portátilinterativo de áudio, vídeo e dados. Esse mesmo serviço está disponível no Brasildesde o final de 2007 com 30 frames por segundo, enquanto que no Japão utiliza-se15 frames por segundo na transmissão.[1,2] O EPG auxilia o usuário a encontrar o programa de TV que deseja assistir. Porém,é inevitável o aumento de conteúdo no EPG com a inclusão de novos canais e ousuário começa a ter dificuldades para procurar e escolher seus programas resultandoem uma perda de tempo indesejável. O EPG sobrecarrega-se de informações e passa a1 No Brasil, existem os receptores full-seg, como os set-top-boxes e, one-seg, sendo este último, destinado aos receptores portáteis como celulares, PDAs, receptores USBs, miniTVs.
  2. 2. não atender as necessidades dos usuários, pois além de não considerar as preferênciasdestes, apresentam na tela listas de programas extensas.[3] No caso específico dos usuários de TV no celular, isto é ainda mais agravante.Apresentar grandes listas de programas, em uma tela reduzida, trará ainda maisdificuldades. Desta forma, os usuários de TVDPI concentram-se na escassez atual dosrecursos do dispositivo e não estão dispostos a perder tempo selecionando programas.Em contraste com o uso da TVD em residências onde é comum mudar comfreqüência os canais e navegar pelo EPG, para a TVDPI isto consome quantidade detempo e energia considerável.[4] A partir de tais considerações, este trabalho propõe um SR (Sistema deRecomendação) que deverá auxiliar o usuário de TVDPI a assistir o que lhe é maisconveniente e preferencial. Isto será possível com o monitoramento docomportamento do usuário durante o uso da TV no aparelho celular e, a partir destemonitoramento, recomendar programas de acordo com as suas preferências. Este trabalho está organizado da seguinte forma: a seção 2 introduz a TVDPIapresentando o cenário mundial e nacional, a seção 3 aborda a personalização naTVD e na TVDPI, a seção 4 apresenta trabalhos relacionados, a seção 5 descreve arecomendação personalizada de conteúdo para TVDPI e, por fim, a conclusão naseção 6.2 Televisão Digital Portátil InterativaA TVDPI está em estágio inicial de utilização, tanto em termos de adoção quanto deprodução sendo difícil prever como será o seu impacto. A evolução da TVDPI serádeterminada por vários fatores entre eles o tecnológico, comercial, social, político eregulamentar, baseando-se nas plataformas existentes, principalmente os da TV,telefonia celular e internet. Assitir a TV a qualquer hora e em qualquer lugar é uma das razões que levam aspessoas a assistirem TV no celular. Os usuários consideram a independência doaparelho de TV como um dos principais benefícios da TV no celular. Uma tendênciada TVDPI é a geração de conteúdo pelo usuário, algo como o que ocorre no siteYoutube, possibilitando o surgimento de novas plataformas para recepção e enviodeste tipo de conteúdo. A introdução e adoção da TVDPI dará lugar a uma experiência pessoal eparticular, diferente da TV aberta e tradicional. Os usuários poderão receberconteúdos a qualquer hora e em qualquer lugar, escolher o que é mais relevante paraeles, e também criar e enviar seus próprios conteúdos para a TV. Já provedores deconteúdos e anunciantes poderão adaptar e personalizar suas ofertas para cadausuário, tornado a TVDPI personalizada.[5] Diversas empresas operadoras de telefonia no mundo estão investindo e oferecendoserviços de TVDPI aos seus usuários[5]. Apesar de ainda estar sendo implantada noBrasil, já estão disponíveis no mercado alguns aparelhos portáteis que fornecem afuncionalidade de TVDPI em conformidade com o padrão brasileiro. Além disto,algumas empresas de telefonia celular estão ofertando TV paga para o aparelhocelular. Diante de uma assinatura mensal, de acordo com o plano contratado, as
  3. 3. empresas fornecem aos seus clientes uma programação diferenciada da TV aberta. Oserviço funciona em formato de vídeo streaming e o usuário que assinar o serviçoprecisa verificar se o aparelho que possui é compatível. Os sistemas de TV digital terrestres ISDB-T (Integrated Services DigitalBroadcasting – Terrestrial, Japonês)[6], ISDB-TB (Integrated Services DigitalBroadcasting – Terrestrial Brazil, Brasileiro)[7] e DVB (Digital Video Broadcasting,Europeu)[8] foram projetados para fornecer recepção portátil, enquanto que o sistemaATSC (Advanced Television Systems Committee, Americano)[9] tem dificuldadespara isto, devido a modulação escolhida (8-VSB: 8-level vestigial sideband)[10] eestão trabalhando com alternativas para fornecê-la. O sistema DTMB (DigitalTerrestrial Multimedia Broadcast, Chinês)[11] está sendo desenvolvido de forma atambém fornecer recepção portátil.3 Personalização na TVD e TVDPIA tomada de decisões é dependente de informação segura e completa, mas o excessode informação disponível e o acesso fácil acabam gerando dúvidas ao invés deauxiliá-lo. Como exemplo ilustrativo, pode-se constatar constrangimentos em umjantar de negócios se houve uma má escolha dos convidados ou do local. A escolhado local pode ser feita por sugestão pessoal de outrem ou por inferência própria ounão de informações correlatas, que geram indicações. As indicações são então asrecomendações que, neste caso, são geradas naturalmente pelas próprias pessoas. Os SRs auxiliam no aumento da capacidade e eficácia deste processo de tomada dedecisão. Neste contexto, as recomendações fornecidas por pessoas são as entradas dosistema, que deve agregar e direcionar tais informações para outras pessoas, que sãoconsideradas interessadas naquele tipo de recomendação. No contexto da TVD e da TVDPI, a personalização pode ser utilizada tanto comouma técnica para recomendar programas de TV, quanto para recomendar produtos aosusuários, sendo denominado t-commerce2. O t-commerce tem o mesmo princípio doe-commerce3, que é a compra de produtos virtualmente, no caso da TVD as comprassão feitas pelo controle remoto, e na TVDPI pelo teclado, sendo estes produtosclassificados e recomendados pelos próprios usuários a outros[12]. Este trabalho foca-se na personalização de conteúdo, mais especificamente na recomendação deprogramas de TV. Como já comentado, os SRs são das soluções possíveis para as dificuldades que osusuários constatarão com a sobrecarga de informações da TVD. Tais sistemasenvolvem interconexão das áreas de conhecimento como Mineração de Dados,Inteligência Artificial e Interação-Humano-Computador e, no caso particular daTVDPI, envolve ainda estudos nas áreas de telefonia celular e TVD.2 Conjunto de transações comercias feitas por meio da TV Interativa.3 Conjunto de transações comercias através da Internet.
  4. 4. Sistemas de RecomendaçãoUm SR é composto por quatro elementos básicos: identificação do usuário, coleta dedados, técnicas de recomendação e visualização das recomendações. A identificaçãodo usuário e coleta de dados pode ser feita de forma implícita ou explícita. A formaexplícita permite que o usuário se identifique utilizando, por exemplo, login e senha,gerando um perfil específico permitindo que o usuário informe ao sistema suaspreferências, enquanto que a forma implícita monitora e coleta os hábitos do usuárioextraindo de forma automática o seu perfil.[13] As estratégias de Filtragem Colaborativa (FC) e Filtragem Baseada em Conteúdo(FBC) tem sido utilizadas em sistemas de recomendação com sucesso. A FC remete asituações em que pessoas pedem opiniões ou recomendações a outras sobredeterminado assunto, como já exemplificado no início desta seção. Esta técnica temeste nome pois, existe um processo de seleção no momento de geração dasrecomendações e, as pessoas colaboram entre si para esta geração, utilizando algumasestratégias de recomendação como, por exemplo, avaliação de um produto. Estatécnica é muito utilizada em lojas de e-commerce.[12] O objetivo da FBC é gerar automaticamente descrições dos conteúdos dos itens ecomparar a descrição de cada item com a descrição do interesse do usuário,verificando se o item é ou não relevante para o mesmo baseando-se na análise doconteúdo do item e no perfil do usuário. A FBC mede a similaridade entre itens aoinvés de usar a similaridade entre usuários e se baseia no fato de que se alguémgostou de algo, no futuro gostará de algo similar a este. Esta técnica é muito utilizadaem domínios textuais. As técnicas também podem ser utilizadas em conjuntodenominando-se Filtragem Híbrida (FH).[12] O elemento visualização é de suma importância para o SR, pois é na visualizaçãoque ocorre a interação com o usuário e esta deve ocorrer de forma simples e clara. Éneste elemento que o usuário escolhe um item da lista, fornecendo desta formainformações para a atualização de seu perfil e realimentação do sistema. Como a quantidade de informação tende a aumentar com o passar do tempo, aMineração de Dados também é utilizada em SRs para evidenciar tendências decomportamentos. As Tarefas de Mineração de Dados como Regras de Associação,Agrupamento e Classificação podem ser utilizadas para refinar melhor as técnicas defiltragens de informação utilizadas em SRs.4 Trabalhos RelacionadosA seguir são apresentados dois trabalhos relacionados que oferecem personalização etem relação com o trabalho apresentado neste artigo.A Lightweight Mobile TV Recommender: Towards a One-Click-To-Watch ExperienceO trabalho foi desenvolvido para o sistema DVB-H (Digital Video Broadcasting-Handheld)[14] abordando as características particulares do ambiente dos dispositivos
  5. 5. portáteis e está de acordo com o padrão OMA-BCAST (Open Mobile Alliance -Mobile Broadcast Services Enabler Suite)[15]. Os autores identificaram alguns requisitos para os SRs dedicados a este ambientecomo escalabilidade, latência de resposta, flexibilidade para padrões correntes detransmissão, proteção à privacidade do usuário, entre outros. O SR enquadra-se nacategoria de sistemas com filtragem baseada em conteúdo, empregando mineração detexto. O sistema emprega uma interface simples com o usuário e aceita linguagemnatural como entrada de texto assim como quatro valores que refletem as preferênciasdo usuário para comédia, ação, terror e erotismo. Neste SR a recomendação ocorre da seguinte forma: a) primeiramente sãoextraídos os textos; b) em seguida, procuram-se as emoções contidas no texto; c)distâncias entre os temas são computadas; d) um indíce é calculado para cada entrada;e) é retornado uma lista de programas ordenada por este indíce. Os dados do EPG aoserem atualizados passam novamente pelas fases a e b, sendo armazenadosjuntamente com os dados computados em um banco de dados, tornando-se um EPGDataSet (conjunto de dados de EPG) semanticamente enriquecidos, denominado deSED. O EPG é enviado como um fragmento XML[16] no protocolo FLUTE (FileDelivery over Unidirectional Transport)[17]. A arquitetura do sistema integra, na arquitetura existente do DVB-H, uma Fonte deGuia de Serviços e um Servidor de Geração de Guia de Serviços, chamado SEDGeneration. A Fonte de Guia de Serviços envia para o SED Generation o EPG, quepor sua vez gera e encapsula o EPG DataSet com o conteúdo de áudio e vídeo que éentão enviado para broadcast chegando aos dispositivos portáteis. Os autores tambémidentificaram que o SED Generation precisa gerar os SEDs pelo menos uma vez paratodos os clientes. O fluxo do processo ocorre como a seguir: o SR processa as descrições dosprogramas no EPG com uma semana de antecedência. As SEDs que são incorporadasao EPG, resultam deste processamento e são continuamente transmitidos através deum carrosel de dados baseado no protocolo FLUTE. Quando o cliente recebe um EPGatualizado, extraem-se as SEDs que são armazenadas em disco, sendo as SEDsdesatualizadas excluídas. O usuário pode ajustar suas preferências ou aceitar asconfigurações armazenadas quando desejar ver TV e, de acordo com isto, asrecomendaçãoes são computadas para as SEDs armazenadas. Por fim, o usuárioassiste ao programa apropriado.[4]ZapTV: Personalized User-Generated Content for Handheld Devices in DVB-H Mobile NetworksZapTV é um sistema que permite conteúdo personalizado gerado pelo usuário paradispositivos portáteis em redes móveis DVB-H, oferecendo serviços de valoragregado como acesso multimodal (Web e Celulares), canal de retorno, anotação devídeo, compartilhamento e distribuição personalizada de conteúdo. ZapTV envolve, além da tecnologia provida pelo DVB-H, outras tecnologiascomo: TV-Anytime[18] para descrever os atributos do conteúdo multimídia,permitindo que o usuário encontre, navege e gerencie conteúdos a partir de umaampla variedade de fontes (Internet, TVD, PDR, etc) e também possa compartilhar edistribuir diversos tipos de conteúdo multimídia (jogos, músicas, etc) levando em
  6. 6. consideração os perfis dos usuários; Tecnologias emergentes da Web 2.0 que realçama cooperação e compartilhamento de informações e, permitem a criação decomunidades virtuais que estabelece ligações entre os usuários que partilhamcaracterísticas e interesses comuns; Tecnologias envolvidas na Web Semântica[19]que melhoram o acesso automático e o compartilhamento de recursos, fornecendoprocessos de raciocínio que descobrem relações entre recursos anotadossemanticamente. As principais funcionalidades do ZapTV incluem uma Rede Social para que osusuários enviem, publiquem, anotem, visualizem, classifiquem e sugiram osconteúdos gerados por eles próprios a outros; Difusão personalizada de conteúdotanto explicitamente (para o site e para o dispositivo portátil) quanto implicitamente,sendo que esta última é um engine inteligente de personalização (filtragem híbrida)que seleciona automaticamente os conteúdos de interesse para cada usuário,considerando os metadados da TV-Anytime, nível de audiência, classificação ehistórico de visualização do usuário; Planejamento de difusão de canais temáticos quefornece conteúdos diversificados para uma faixa etária, ou para um gênero específico,ou ainda para um tema específico, etc; Aplicação cliente nos receptores portáteis queprovê capacidades interativas para visualizar, baixar, aceitar recomendações e utilizaro canal de retorno (2G/3G) para classificar conteúdos, enviar histórico de visualizaçãoe acessar serviços; e por fim, Transmissão do ESG para os disposotivos portáteis,assim como alertas de recomendação e o gerenciamento da capacidade de interação. ZapTV procura melhorar a recomendação utilizando um engine de personalizaçãointeligente que combina mecanismos tradicionais de filtragem de informação comprocessos de raciocínio semântico e, foi modelado nos princípios de participação ecompartilhamento entre os usuários da Web 2.0, de forma que a geração,compartilhamento, classificação e anotação de conteúdos ocorrem colaborativamente,facilitando a tarefa de busca destes conteúdos[20].5 Recomendação Personalizada de Conteúdo para TVDPIO sistema proposta neste trabalho visa facilitar o cotidiano do usuário de TVDPI, cominteração por uma interface simples que possibilita ao usuário assistir o conteúdo desua preferência sem investir muito tempo localizando-o. Uma das diferenças entre recomendar conteúdos para dispositivos como celulares erecomendar para STBs é o número de pessoas que utilizam o aparelho. Um celularnormalmente está associado a uma única pessoa, que é o seu usuário, que permiterefinar melhor a recomendação do que em um STB que é utilizado normalmente porum grupo de pessoas. Este é um motivo que leva a desenvolver o sistema de forma aidentificar e coletar implicitamente os dados do usuário utilizando como técnica derecomendação a FBC. A proposta inicial prevê que uma implementação do middleware declarativoGinga-NCL para dispositivos portáteis esteja disponível e que o SR seja como ummódulo independente dentro desta implementação que deverá executar nos aparelhoscelulares. Como esta implementação não está disponível no momento, foi deliberadoque o SR proposta será implementando no próprio código fonte da implementação de
  7. 7. referência do middleware declarativo brasileiro para STBs, de acordo com as normaspara a TVD em dispositivos portáteis brasileira e, de forma que a portabilidade docódigo possa ocorrer com o mínimo de modificações e atualizações. A Figura 1 apresenta a arquitetura do sistema. O dispositivo portátil deve ser capazde receber a transmissão de TVD com o auxílio de um receptor interno ou externocompatível com o padrão de transmissão adotado pelo Brasil (ISDB-TB, One Seg). Ousuário interage com a TVDPI e todos os canais assistidos durante o período deutilização da TVD no aparelho celular são armazenados. Definiu-se que serãocoletados apenas os horários e canais assistidos para que a capacidade dearmazenamento do dispositivo não seja excedida rapidamente. Com estes dados oprocesso de identificação do perfil do usuário tem inicío e, com base no horário ecanal assistido, é possível encontrar o gênero do programa com auxílio dasinformações contidas no EPG. Fazendo uso de um algoritmo de mineração de dados adaptado para o dispositivoportátil, o SR localiza os programas similares àqueles assistidos pelo usuário. Apósencontrar os programas conforme o perfil do usuário, um processo de decisão, umaclassificação, a respeito de quais destes programas serão recomendados faz-senecessário. Conhecendo os gêneros preferenciais, o sistema deve a partir destesprogramas encontrados, selecionar três que se encaixam o mais próximo possível dohorário atual de utilização da TVDPI pelo usuário, sendo então gerada e classificadauma lista que é apresentada para o usuário. Optou-se pelo número de trêsrecomendações, devido principalmente ao fato do aparelho celular possuir uma telareduzida. O usuário ao receber a lista pode escolher uma das recomendações, cujaseleção é armazenada para realimentação do sistema. Fig. 1. Arquitetura do Sistema.
  8. 8. Arquitetura do Sistema de RecomendaçãoA arquitetura do Sistema de Recomendação proposto é ilustrado pela Figura 2. Aarquitetura do SR utiliza duas bases de dados, uma para armazenar o EPG, quecontém as informações referentes à grade de programação dos programas televisivos,e outra para o armazenamento do histórico de visualização do usuário. Como osistema estará executando em um aparelho celular, foi escolhida a forma dearmazenamento em arquivo XML para as bases de dados. Fig. 2. Arquitetura do Sistema de Recomendação. O módulo de Captura é o responsável por monitorar e armazenar o comportamentodo usuário na base de dados correspondente. As técnicas de mineração de dados deassociação, classificação e predição podem ser utilizadas no módulo de Mineraçãopara, identificar o perfil do usuário e os programas de TV que serão recomendados.Os dados do EPG e do histórico de visualização são necessários nesta fase paraauxiliar na tarefa de identificação e recomendação e, portanto, este módulo temacesso a elas. Os aparelhos celulares tem tido poder de processamento crescente, mas ainda éinsuficiente para executar um algoritmo de mineração completo, sem utilizarconsideravelmente os recursos do dispositivo. Portanto, definiu-se que um algoritmocom base em mineração de dados deve ser adaptado de forma a poder ser incluído nomiddleware para TVDPI e, deve ser capaz de atender às características atuais destesaparelhos, assim como também aos objetivos do SR. A mineração gera um resultado com informações completas a respeito dosprogramas de TV que devem ser recomendados. Para a recomendação ao usuário nãosão necessárias todas estas informações. O módulo Filtro separa as informações doresultado do algoritmo de mineração de dados conforme critérios adotados, já citados,
  9. 9. para a recomendação. A Filtragem ocorre com a aplicação de um mecanismo dedescarte das informações que não correspondem ao horário e canal. O módulo de Recomendação recebe as informações mineradas e filtradas, e asenvia para a base de dados. Este módulo também implementa um mecanismo degerenciamento de capacidade de armazenamento, excluindo as informações nãosomente quando se tornam desnecessárias, mas também quando a capacidade dearmazenameto do dispositivo estiver em nível crítico. Por fim, o módulo de Apresentação emprega uma interface simples de interaçãocom o usuário apresentando as recomendações na tela do dispositivo. Prevê-se que autilização de TV no celular ocorra em situações de espera e deslocamento, podendo ousuário utilizar por alguns minutos, ou até mesmo por um período mais prolongado,dependendo da situação em que ele se encontrar, como por exemplo, em viagens deônibus. Devido a isto, este módulo também gerencia o tempo em que as apresentaçõesdevem permanecer na tela e quando elas devem ser apresentadas, tomando comobase, o tempo que o usuário passa na frente da TV e que pode ser calculado pelohistórico de visualização, além de redirecionar para a recomendação selecionada pelousuário.6 Considerações FinaisO trabalho apresentado neste artigo justifica-se pelo fato que a TVDPI dá indícios decrescimento rápido pelo mundo. Além disso, a possibilidade de assistir TV emqualquer lugar e a qualquer hora em dispositivos portáteis evidencia que apersonalização torna-se fundamental para solucionar algumas dificuldades geradaspela sobrecarga de informação no EPG e também o tempo investido pelo usuário paraprocurar programas de seu interesse. O SR proposto foi modelado considerando as características atuais dosdispositivos portáteis e as situações de uso da televisão no celular, podendo estemodelo ser adequado para outros padrões e também, para os novos dispositivosportáteis que surgirão no mercado e, consequentemente, fornecerão maior capacidadede processamento e armazenamento. Além disso, atentou-se em projetar o sistema deacordo com as normas brasileiras estabelecidas para dispositivos portáteis, devidoparticularmente, ao fato da inviabilidade atual de desenvolver o sistema integrado aum middleware para TVDPI, possibilitando que o código implementado possa serfuturamente portável com modificações e atualizações minimizadas. Este trabalho propôs um SR para a TVDPI, projetado como um módulo dentro docódigo fonte do middleware declarativo Ginga-NCL de forma que possa ser portadopara uma implementação deste middleware para dispositivos portáteis. O SR entregaao usuário recomendações de programas de TV que estão de acordo com o seu perfil,que é gerado a partir do histórico de visualização e comportamento do usuário peranteo uso da TV no celular.
  10. 10. Referências1. One Seg Service in Japan, http://www.dibeg.org/service/service.htm2. One Seg Features of ISDB-T System Technical Report, http://www.dibeg.org/techp/techp.htm3. Silva, Fábio Santos; Jucá, Paulyne Matthews. Personalização de Conteúdo Através de um Guia Eletrônico de Programação Personalizada para a TV Digital. WebMedia 2005: Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, Workshop de Televisão Digital Interativa. 2005.4. Bär, Arian et al. A Lightweight Mobile TV Recommender: Towards a One-Click-to-Watch Experience. In: Proceedings 6th European Interactive TV Conference. 03-04/07/2008. Salzburg, Áustria. p.142-1475. Orgad, Shani. “This Box Was Made For Walking…” How will mobile television transform viewers’ experience and change advertising? NOKIA. Department of Media and Communications. London School of Economics and Political Science. 11/2006.6. Integrated Services Digital Broadcasting – ISDB, http://www.dibeg.org/7. Sistema Brasileiro de Televisão Digital – ISDB-TB, http://www.dtv.org.br/8. Digital Video Broadcasting – DVB, http://www.dvb.org9. Advanced Television Systems Committee – ATSC, http://www.atsc.org/10.8-Level Vestigial Sideband – 8-VSB, http://www.8vsb.com/11.Antoniazzi, Renato; Paes, Alexsandro. Padrões de Middleware para TV Digital. Universidade Federal Fluminense. Centro Tecnológico, Departamento de Engenharia de Telecomunicações. 29p, http://www.midiacom.uff.br/itvsoft/pdf/paes_2005.pdf12.Torres, Roberto. Personalização na Internet. Novatec Editora. 2004. 158p.13.Barcellos, Carla Duarte; Brandão, André Luiz; Musa, Daniela Leal. Sistema de Recomendação Acadêmico para Apoio a Aprendizagem. Centro Universitário LaSalle. Instituto Tecnológico da Aeronáutica. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. In: CINTED-UFRGS Novas Tecnologias na Educação. Vol. 5, n.º 2, 10 p, 12/2007, http://www.cinted.ufrgs.br/ciclo10/artigos/3fDaniela.pdf14.Digital Video Broadcast-Handheld – DVB-H, http://www.dvb-h.org/15.Open Mobile Alliance – OMA-BCAST, http://www.openmobilealliance.org/16.Extensible Markup Language-XML, http://www.w3.org/XML/17.File Delivery over Unidirectional Transport – FLUTE, http://www.ietf.org/rfc/rfc3926.txt18.TV-Anytime, http://www.tv-anytime.org/19.Web Semantic, http://www.w3.org/2001/sw/20.Solla, Alberto Gil et. al. ZapTV: Personalized User-Generated Content for Handheld Devices in DVB-H Mobile Newtorks. In: Proceedings 6th European Interactive TV Conference. 03-04/07/2008. Salzburg, Áustria. p.193-203

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