Το ανωτέρο έργο αποσκοπεί στην υλοποίηση βιομηχανικού διδακτορικού σε συνεργασία με την εταιρεία “COSMOTE ΚΙΝΗΤΕΣ ΤΗΛ/ΝΙΕΣ ΜΟΝ Α.Ε.” με τίτλο “Ανάλυση δεδομένων για τη παροχή βέλτιστων προσωποποιημένων προτάσεων ηχητικών αποσπασμάτων σε ενέργειες ψηφιακού μάρκετινγκ με έμφαση στον κλάδο των τηλεπικοινωνιών”. Η ερευνητική περιοχή της ανάλυσης δεδομένων για την παραγωγή συστάσεων μουσικής σε ενέργειες μάρκετινγκ επικεντρώνεται στην ανάπτυξη αλγορίθμων και μεθόδων που μπορούν να παράγουν ατομικές συστάσεις σε χρήστες. οι ερευνητές στην περιοχή της ανάλυσης δεδομένων για παραγωγή συστάσεων μουσικής χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές και μεθόδους. Αυτές περιλαμβάνουν: – Αναλυτικές τεχνικές: Οι ερευνητές αναλύουν τις ιδιότητες των μουσικών κομματιών, όπως η χρονική δομή, οι αρμονικές σχέσεις, η μελωδία και ο ρυθμός. Η ανάλυση αυτή βοηθά στην κατανόηση των μουσικών χαρακτηριστικών που αρέσουν σε έναν χρήστη. – Μηχανική μάθηση: Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των προτιμήσεων των χρηστών και την ανάπτυξη μοντέλων που μπορούν να προβλέψουν τις προτιμήσεις τους. Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης περιλαμβάνουν αλγορίθμους όπως οι κ-πλησιέστεροι γείτονες, οι παραγοντοποιητικές μηχανές και οι νευρωνικά δίκτυα. – Φιλτράρισμα συνεργατών: Μια από τις δημοφιλέστερες τεχνικές παραγωγής συστάσεων μουσικής είναι το φιλτράρισμα συνεργατών (collaborative ftering). Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί τις προηγούμενες επιλογές των χρηστών και εντοπίζει άλλους χρήστες με παρόμοιες προτιμήσεις για να προτείνει μουσική που ίσως τους αρέσει. – Συνδυασμένες μεθόδους: Ορισμένες φορές, οι ερευνητές συνδυάζουν διάφορες τεχνικές για να βελτιώσουν την ακρίβεια και την απόδοση των συστάσεων μουσικής. Για παράδειγμα, μπορεί να συνδυαστεί η ανάλυση των χαρακτηριστικών των μουσικών κομματιών με την αξιολόγηση των προηγούμενων επιλογών των χρηστών για την παραγωγή προσαρμοσμένων συστάσεων. Συνολικά, η ερευνητική περιοχή της ανάλυσης δεδομένων για παραγωγή συστάσεων μουσικής σε προωθητικές ενέργειες ψηφιακού μάρκετινγκ επιδιώκει να αξιοποιήσει τις πληροφορίες και τα δεδομένα που συλλέγονται για κάθε χρήστη, προκειμένου να του προτείνει μουσική που είναι πιθανό να του αρέσει και να του παρέχει μια εξατομικευμένη μουσική εμπειρία. Η προτεινόμενη έρευνα θα ακολουθήσει τα κάτωθι αναφερόμενα βήματα / μεθοδολογία: – Ακριβής διατύπωση του προβλήματός, οικουμενική και ουσιαστική κατανόηση του και αποσαφήνιση του χώρου στον οποίο αναφέρεται το πρόβλημα. Μελέτη της δομής και των συστατικών του μερών. – Ουσιαστική κατανόηση των θεμάτων του ψηφιακού μάρκετινγκ και της σύνδεσης με διαφορετικά ηχητικά αποσπάσματα, με έμφαση σε προσωποποιημένες προτάσεις, τα χαρακτηριστικά, τους περιορισμούς και τις προκλήσεις αυτών και την εκμάθηση της μεθοδολογίας λειτουργίας βάσει υπαρχουσών προσεγγίσεων. – Ουσιαστική και ολιστική κατανόηση μηχανισμών ανάλυσης δεδομένων και παραγωγής προτάσεων βάσει ανάδρασης από τους χρήστες, με έμφαση στη λειτουργία μηχανισμών για implicit feedback. – Αναλυτική ανασκόπηση της βιβλιογραφίας για προηγούμενες έρευνες σε προβλήματα που άπτονται στον ευρύτερο χώρο της παραγωγής προτάσεων ψηφιακού μάρκετινγκ βάσει ανάλυσης δεδομένων. – Ολοκληρωμένος σχεδιασμός λειτουργίας του προτεινόμενου ευφυή μηχανισμού παραγωγής προτάσεων. – Συλλογή ετερογενών δεδομένων από διαφορετικές πηγές, συστήματα και εφαρμογές. – Προσομοιώσεις και πειραματισμοί με τα ανωτέρω συλλεχθέντα δεδομένα, στοχεύοντας στην αποτελεσματική λειτουργία του μηχανισμού παραγωγής προτάσεων με έμφαση στον χώρο των τηλεπικοινωνιών. – Γενίκευση, διερμηνεία και αξιολόγηση των ευρημάτων/αποτελεσμάτων.
