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Título: Trendtv : uma arquitetura para mudança automática de canais de TV baseada em redes sociais virtuais com graus de amizade e suporte a múltiplos dispositivos no cenário da TV digital brasileira
Autor(es): Sena, Hugo Tácito Azevedo de
Palavras-chave: TV Digital;Redes sociais Virtuais;Guias de programação eletrônicos;Classificação de programas de TV;Digital TV;Virtual social networks;Electronic program Guides;TV shows classification
Data do documento: 13-Fev-2012
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: SENA, Hugo Tácito Azevedo de. Trendtv : uma arquitetura para mudança automática de canais de TV baseada em redes sociais virtuais com graus de amizade e suporte a múltiplos dispositivos no cenário da TV digital brasileira. 2012. 76 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.
Resumo: Due to the large amount of television content, which emerged from the Digital TV, viewers are facing a new challenge, how to find interesting content intuitively and efficiently. The Personalized Electronic Programming Guides (pEPG) arise as an answer to this complex challenge. We propose TrendTV a layered architecture that allows the formation of social networks among viewers of Interactive Digital TV based on online microblogging. Associated with a pEPG, this social network allows the viewer to perform content filtering on a particular subject from the indications made by other viewers of his network. Allowing the viewer to create his own indications for a particular content when it is displayed, or to analyze the importance of a particular program online, based on these indications. This allows any user to perform filtering on content and generate or exchange information with other users in a flexible and transparent way, using several different devices (TVs, Smartphones, Tablets or PCs). Moreover, this architecture defines a mechanism to perform the automatic exchange of channels based on the best program that is showing at the moment, suggesting new components to be added to the middleware of the Brazilian Digital TV System (Ginga). The result is a constructed and dynamic database containing the classification of several TV programs as well as an application to automatically switch to the best channel of the moment
metadata.dc.description.resumo: Devido à grande quantidade de conteúdo televisivo, que surgiu junto com a TV Digital, os telespectadores estão diante de um novo desafio, saber como procurar conteúdo interessante de maneira intuitiva e eficiente. Os guias eletrônicos de programação personalizada (pEPG) surgem como uma resposta para esse complexo desafio. Propomos a TrendTV, uma arquitetura em camadas que permite a formação de redes sociais entre telespectadores de programas de TV Digital Interativa baseada em microblog de conteúdo on-line. Associado a um pEPG, esta rede social permite que um telespectador realize filtragens de conteúdo sobre um determinado assunto a partir das indicações feitas por outros telespectadores de sua rede. Isto permite que o telespectador crie sua própria indicação para um determinado conteúdo no momento em que ele é exibido, ou ainda analisar a importância de um determinado programa on-line, baseado nessas indicações. Isto permite que qualquer usuário possa realizar filtros no conteúdo, além de gerar e trocar informações com os outros usuários de modo flexível e transparente, utilizando vários dispositivos diferentes(TVs,Smartfones, Tablets ou PCs). Além disso, essa arquitetura define um mecanismo para realizar a mudança automática de canais baseado no melhor programa que está passando no momento, sugerindo novos componentes a serem agregados ao middleware do Sistema Brasileiro de TV Digital (Ginga). Como resultado é construída uma base de dados dinâmica e que contém a classificação de vários programas de TV, bem como uma aplicação que permite mudar automaticamente para o melhor canal do momento
URI: http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15391
Aparece nas coleções:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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