Una plataforma de descubrimiento de contenido es una plataforma de recomendación de software implementada que utiliza herramientas del sistema de recomendación . Utiliza los metadatos de los usuarios para descubrir y recomendar contenido adecuado, al mismo tiempo que reduce los costos continuos de mantenimiento y desarrollo. Una plataforma de descubrimiento de contenido ofrece contenido personalizado a sitios web , dispositivos móviles y decodificadores . Actualmente existe una amplia gama de plataformas de descubrimiento de contenido para diversas formas de contenido que van desde artículos de noticias y artículos de revistas académicas [1] hasta televisión. [2]Mientras los operadores compiten por ser la puerta de entrada al entretenimiento en el hogar, la televisión personalizada es un diferenciador clave del servicio. El descubrimiento de contenido académico se ha convertido recientemente en otra área de interés, con la creación de varias empresas para ayudar a los investigadores académicos a mantenerse al día con el contenido académico relevante y descubrir contenido nuevo por casualidad. [1]
Para proporcionar y recomendar contenido, se utiliza un algoritmo de búsqueda dentro de una plataforma de descubrimiento de contenido para proporcionar resultados de búsqueda relacionados con palabras clave. La personalización y recomendación del usuario son herramientas que se utilizan en la determinación del contenido apropiado. Las recomendaciones se basan en un solo artículo o programa, un campo académico particular o un género de TV, o un perfil de usuario completo . También se puede realizar un análisis personalizado para comprender los requisitos específicos relacionados con el comportamiento y la actividad del usuario.
Un mercado emergente para las plataformas de descubrimiento de contenido es el contenido académico [3] [4] Aproximadamente 6000 artículos de revistas académicas se publican diariamente, lo que hace que sea cada vez más difícil para los investigadores equilibrar la gestión del tiempo con mantenerse al día con la investigación relevante. [1] Aunque las herramientas tradicionales de búsqueda académica como Google Scholar o PubMed proporcionan una base de datos de artículos de revistas de fácil acceso, la recomendación de contenido en estos casos se realiza de manera 'lineal', y los usuarios configuran 'alarmas' para nuevas publicaciones basadas en palabras clave. , revistas o autores particulares.
Google Scholar proporciona una herramienta de 'Actualizaciones' que puede sugerir artículos mediante el uso de un modelo estadístico que toma como entrada los artículos y las citas del autor de un investigador. [1] Si bien se ha observado que estas recomendaciones son extremadamente buenas, esto plantea un problema con los investigadores de carrera temprana que pueden carecer de un cuerpo de trabajo suficiente para producir recomendaciones precisas. [1]
A medida que el panorama de la televisión conectada continúa evolucionando, se considera que la búsqueda y la recomendación tienen un papel aún más fundamental en el descubrimiento de contenido. [5] Con dispositivos conectados a banda ancha , se prevé que los consumidores tengan acceso a contenido de fuentes de transmisión lineal, así como a la televisión por Internet . Por lo tanto, existe el riesgo de que el mercado se fragmente, dejando que el espectador visite varios lugares y encuentre lo que quiere ver de una manera que le lleve mucho tiempo y le resulte complicada. Mediante el uso de un motor de búsqueda y recomendación, los espectadores cuentan con un 'portal' central desde el cual descubrir contenido de varias fuentes en una sola ubicación.