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Dirac spin liquids as quantum critical points on square and Kagome lattices
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报告题目:
长视频平台趋势与洞察
 报告人:
李雪琳
两比特科技/云合数据创始人&CEO。2016年创办云合数据,突破传统数据公司的统计、分析模式,以机器学习算法构建核心竞争力。预见性地推出“云合正片有效播 放”,为长视频点击量“去水”提供了全新思路,至今已成为跨平台评估全网影、视、综,客观反映内容播放情况的重要指标。
报告时间:
2024-05-14 16:00
报告地点:
清华大学老胶印长文创园A-04 清华大学影视传播研究中心
主办单位:
中国文艺评论(清华大学)基地、新闻与传播学院、影视传播研究中心
  简介:

讲座内容:

云合数据作为娱乐垂直行业的大数据平台,深度挖掘行业数据,并以机器学习为技术基础,建立核心竞争

力。公司推出的基于机器学习的“有效播放”计算,实现了网络点击量去水分,为行业评估影视作品的网络真实播放表现提供了标尺。在“有效播放”基础上,云合数据深耕影视剧、演职人员的价值探究,结合四象全舆情系统,云合数据构建出艺人、编剧、导演价值评估模型,并通过AI算法实现项目播放表现预测。此外,全网剧集、艺人受众画像TGI数据库,可精准定位目标人群,为广告品牌精准匹配、投放提供有效的工具及服务。

本次讲座将就云合数据对长视频有效播放的大数据深度挖掘及分析,解读长视频平台发展趋势,带领我们一起探索技术数据背后的“深意”,进而更高效地服务于影视传播研究与产业开发。

相关概念:

正片有效播放:综合有效点击与受众观看时长,去除异常点击量,并排除花絮、预告片、特辑等干扰,真实反映影视剧的市场表现及受欢迎程度。网播全端覆盖PC端、移动端及OTT端。

正片有效播放市场占有率:单个项目的正片有效播放在其对应类型(如网络剧)的全网正片有效播放中所占的比例。

集均7天/30天有效播放(集均V7/V30):每集7天/30天累计有效播放/集数,集均V7/V30可客观且直观的对比长短剧集的有效播放表现。


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