論文の概要: Unraveling Cold Start Enigmas in Predictive Analytics for OTT Media: Synergistic Meta-Insights and Multimodal Ensemble Mastery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08120v1
• Date: Sun, 14 May 2023 10:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 17:25:08.871301
• Title: Unraveling Cold Start Enigmas in Predictive Analytics for OTT Media: Synergistic Meta-Insights and Multimodal Ensemble Mastery
• Title（参考訳）: OTTメディアの予測分析におけるコールドスタートエニグマの展開 : 相乗的メタインサイトとマルチモーダルアンサンブルマスター
• Authors: K. Ganguly, A. Patra
• Abstract要約: 本稿では,メタデータを活用し,マルチモデルアンサンブル技術を用いて,コールドスタート問題に対処する汎用手法を提案する。 その結果,マルチモデルアンサンブル手法は個々のモデルと比較して予測精度を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The cold start problem is a common challenge in various domains, including media use cases such as predicting viewership for newly launched shows on Over-The-Top (OTT) platforms. In this study, we propose a generic approach to tackle cold start problems by leveraging metadata and employing multi-model ensemble techniques. Our methodology includes feature engineering, model selection, and an ensemble approach based on a weighted average of predictions. The performance of our proposed method is evaluated using various performance metrics. Our results indicate that the multi-model ensemble approach significantly improves prediction accuracy compared to individual models.
• Abstract（参考訳）: コールドスタート問題は、Over-The-Top(OTT)プラットフォームで新たにローンチされたショーの視聴者数を予測するようなメディアユースケースを含む、さまざまな領域で一般的な課題である。 本研究では,メタデータの活用とマルチモデルアンサンブルによるコールドスタート問題への汎用的アプローチを提案する。 提案手法は,特徴工学,モデル選択,および重み付き予測平均に基づくアンサンブルアプローチを含む。 提案手法の性能は,様々な性能指標を用いて評価する。 その結果,マルチモデルアンサンブルアプローチは,個々のモデルと比較して予測精度が著しく向上することがわかった。

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