ARQUITECTURA BÁSADA EN CONTEXTO PARA EL SOPORTE DE SERVICIO DE VOD DE IPTV
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ARQUITECTURA BÁSADA EN CONTEXTO PARA EL SOPORTE DE SERVICIO DE VOD DE IPTV

ARCINIEGAS HERRERA, JOSE LUIS / CHACHÍ G., GRABRIEL ELÍAS

$ 35,000.00
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Editorial:
UNI. CAUCA
Año de edición:
2021
Materia
Sistemas digitales
ISBN:
978-958-732-472-3
EAN:
9789587324723
Páginas:
222
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Dentro de los servicios de distribución de contenidos multimedia de IPTV se destaca, por los beneficios económicos brindados y por la amplia difusión en portales como YouTube, Vimeo y Netflix, el servicio por suscripción de VoD, que consiste, básicamente, en una aplicación que permite el acceso al contenido multimedia en el momento exacto que el usuario lo desee. A pesar de las ventajas del servicio de VoD, este tiene asociadas un conjunto de retos relacionados con el acceso ágil y el consumo adecuado del contenido multimedia por parte de los usuarios, los cuales son tomados como principal foco de estudio de de este libro. Para abordar los anteriores retos, los resultados de investigación plasmados en este libro plantearon el enriquecimiento de la arquitectura del servicio de VoD, teniendo en cuenta el concepto de contexto en telecomunicaciones y sus dimensiones asociadas u2013usuario, dispositivo, red y serviciou2013. Así, la principal contribución de este libro es el diseño e implementación de una arquitectura basada en contexto para el servicio de video bajo demanda, la cual tiene como aporte dos componentes principales: un entorno de streaming adaptativo DASH y un sistema de recomendación basado en contexto. El entorno de streaming adaptativo permite la transmisión extremo a extremo de streaming DASH, para lo cual se construyó una herramienta de codificación denominada DASHWebMConverter. El sistema de recomendación basado en contexto, por su parte, permite la recomendación de contenidos multimedia de acuerdo a información del contexto de usuario. En este texto se consideraron variables del contexto de tipo fisiológico, a partir de las cuales se recomendaron contenidos multimedia previamente clasificados por emociones. De esta forma, el sistema de recomendación fue conformado por un dataset de contenidos multimedia musicales basados en emociones, un sistema hardware-software para la captura e inferencia de emociones y un sistema de recomendación clásico.

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