44、疫情后商业电影 OTT 发行平台的观众偏好研究与公民新闻发展洞察

疫情后商业电影 OTT 发行平台的观众偏好研究与公民新闻发展洞察

1. OTT 平台观众偏好研究

在当今科技飞速发展的时代,OTT(Over - the - Top)平台已成为人们娱乐生活中不可或缺的一部分。尤其是在新冠疫情爆发后,OTT 平台的观众数量急剧增加,对娱乐行业产生了深远影响。

1.1 研究背景与问题提出

疫情导致影院关闭、电视节目拍摄放缓,人们更多地待在家中,OTT 平台成为了观众的主要娱乐选择。印度有超过 40 家 OTT 服务提供商,OTT 平台的兴起不仅影响了城市观众,也吸引了农村家庭的关注。本研究旨在探讨新冠疫情对印度商业电影 OTT 发行平台的影响,以及观众内容偏好转变的原因。

1.2 研究目标
  • 确定观众了解 OTT 平台的渠道以及选择 OTT 而非影院的原因。
  • 明确观众使用的流媒体平台及其选择该平台的动机。
  • 了解观众通过 OTT 平台选择的电影语言和类型。
  • 比较观众对 OTT 平台和影院观影体验的满意度。
  • 找出观众在使用 OTT 平台时遇到的问题。
1.3 研究方法
  • 抽样方法 :非概率抽样。
  • 抽样技术 :便利抽样技术。
  • 数据来源
    • 一手数据 :通过问卷直接从用户处收集。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值