Какие существуют методы анализа вероятности выбора определенного контента на телевидении?

Некоторые методы анализа вероятности выбора определённого контента на телевидении:

• Коллаборативная фильтрация. habr.com Система собирает пользовательскую информацию, выстраивает матрицу для расчёта ассоциаций и выдаёт рекомендации. habr.com Например, в системе Cinematch от Netflix пользователи выставляют оценки просмотренным фильмам, а рекомендации формируются с учётом оценок как самого пользователя, так и других зрителей. habr.com
• Контентная фильтрация. habr.com Система предлагает контент на основе атрибутов, которые присваиваются каждому элементу. habr.com Если пользователь смотрит фильмы определённого жанра, то система будет автоматически предлагать контент, который близок к этому жанру по определённым позициям. habr.com
• Экспертные рекомендательные системы. habr.com Такие системы предлагают рекомендации не на основе рейтингов, а на базе сходства между пользовательскими требованиями и описанием продукта, либо в зависимости от ограничений, которые пользователь устанавливает при конкретизации желаемого продукта. habr.com
• Базы данных ТВ-контента. www.cableman.ru С их помощью можно составить список уникального контента и его характеристик по одному каналу или группе каналов, собрать статистику выхода определённой передачи в эфир, определить тематическую направленность контента канала, подсчитать количество часов премьерного показа на канале. www.cableman.ru