scholarly journals Virtual personalised channels: video conducting of future TV broadcasting

2005 ◽  
Author(s):  
C. MacWilliams ◽  
R. Wages ◽  
S.M. Grünvogel ◽  
G. Trogemann
Keyword(s):  
Tv Broadcasting

Big Data and the Economics of TV Broadcasting. Where is the Public Value?

MedienJournal ◽  
2017 ◽  
Vol 41 (3) ◽  
pp. 15-28 ◽  
Author(s):  
Paul Clemens Murschetz
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Public Value ◽  
The Public ◽  
Tv Broadcasting

Der vorliegende Beitrag untersucht Potenziale und Risiken von Big Data für das Leitmedium Fernsehen. Er nimmt dabei eine betont kritisch-normative Perspektive aus Sicht der Medienökonomie ein und analysiert diese anhand des Beispiels Konvergenzfernsehen. Eine der vielen Dimensionen von Big Data ist nämlich die Analyse des Nutzungsverhaltens einer Vielzahl von Konsumenten. Big Data-Dienste verwenden die Analyseergebnisse nicht nur dazu, individuelle Filmempfehlungen zu geben, sondern entscheiden vielmehr darüber, welche Inhalte überhaupt in das Portfolio eines Anbieters aufgenommen bzw. produziert werden. Auch wenn diese Dienste zu einer Optimierung von TV-Vermarktung führen, ist bis heute umstritten, inwiefern Big Data auch Mehrwert für Nutzer generiert. Auf der Sollseite stehen Überwachung, die Frageder Individualisierung und Rationalisierung des Konsums und generell die Kommodifizierung des Mediums.

MPEG-2 spatial scalable coding and transport stream error concealment for satellite TV broadcasting using Ka-band

1998 ◽  
Vol 44 (1) ◽  
pp. 77-86 ◽  
Author(s):  
Yuh-Feng Hsu ◽  
Yung-Chang Chen ◽  
Chaur-Jia Huang ◽  
Ming-Jyh Sun
Keyword(s):  
Error Concealment ◽  
Scalable Coding ◽  
Ka Band ◽  
Transport Stream ◽  
Tv Broadcasting

Optimal antenna position analysis for in campus information dissemination through digital TV broadcasting

2015 ◽  
Author(s):  
Jennifer Dela Cruz ◽  
Alejandro Ballado ◽  
Flordeliza Valiente ◽  
Patrick Russell Cajili ◽  
Felix Jasper Carranza ◽  
...  
Keyword(s):  
Information Dissemination ◽  
Digital Tv ◽  
Position Analysis ◽  
Digital Tv Broadcasting ◽  
Antenna Position ◽  
Tv Broadcasting

scholarly journals A comparison of the bagging and the boosting methods using the decision trees classifiers

2006 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 57-72 ◽  
Author(s):  
Kristina Machova ◽  
Miroslav Puszta ◽  
Frantisek Barcak ◽  
Peter Bednar
Keyword(s):  
Decision Trees ◽  
Classification Algorithm ◽  
Classification Algorithms ◽  
Performance Tests ◽  
Binary Decision ◽  
Internet Portal ◽  
Minimum Number ◽  
Boosting Algorithms ◽  
Binary Decision Trees ◽  
Tv Broadcasting

In this paper we present an improvement of the precision of classification algorithm results. Two various approaches are known: bagging and boosting. This paper describes a set of experiments with bagging and boosting methods. Our use of these methods aims at classification algorithms generating decision trees. Results of performance tests focused on the use of the bagging and boosting methods in connection with binary decision trees are presented. The minimum number of decision trees, which enables an improvement of the classification performed by the bagging and boosting methods, was found. The tests were carried out using the Reuter?s 21578 collection of documents as well as documents from an Internet portal of TV broadcasting company Mark?za. The comparison of our results on testing the bagging and boosting algorithms is presented.

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