Cliente IPTV para Android com personalização automática de canais - Gonçalves, Rui Miguel dos Santos (2011)
Com a generalização dos acessos de banda larga à Internet, tem-se vindo a assistir a uma mudança gradual na forma como os conteúdos são disponibilizados na web. Os conteúdos estáticos têm dado o seu lugar a conteúdos multimédia muito mais interactivos e apelativos para o utilizador. Neste contexto, os serviços de partilha de vídeos têm vindo a assumir um especial destaque, sendo o seu expoente máximo o incontornável YoutTube. Na maioria destes serviços, a visualização de conteúdos é feita através da introdução de um URI no browser ou de uma procura baseada num conjunto de palavras-chave. No entanto, existe uma lacuna transversal, no que diz respeito à personalização de conteúdos, já que não é oferecida ao utilizador a possibilidade de definir e classificar as suas áreas temáticas favoritas para os conteúdos que deseja visualizar. Sendo assim, a principal motivação desta dissertação é a implementação de dois clientes, web e móvel, que através de uma interface simples e intuitiva, permitam ao utilizador definir as suas áreas temáticas favoritas e atribuir-lhes uma classificação. Como fonte de conteúdos, existe um servidor auto-adaptável, que para além de manter o perfil de cada utilizador, implementa processos de aprendizagem para melhor adaptação dos conteúdos. O par cliente/servidor permite disponibilizar uma sequência contínua de vídeos onde o utilizador aceita o conteúdo ou a solicita a mudança para o conteúdo seguinte. Esta metodologia, visa aumentar a satisfação do utilizador transmitindo-lhe a sensação de que se encontra a assistir um canal de conteúdos a si dedicados. Sendo assim, depois de identificada a inexistência geral de ferramentas que possibilitem ao utilizador personalizar os conteúdos e aliada ao facto de ter sido desenvolvido no Instituto de Telecomunicações da Universidade de Aveiro um servidor que implementa a classificação e disponibilização de conteúdos centralizada anteriormente mencionada, decidiu-se abraçar o desafio de implementar dois clientes, web e móvel, que em conjunto com o servidor, permitam implementar metodologias para suprimir as lacunas anteriormente detectadas no que diz respeito à personalização de conteúdos. ABSTRACT: With the generalization of broadband Internet accesses, we have been seeing a gradual change in how content is available on the web. The static contents are being replaced by multimedia contents more interactive and appealing to the user. In this context, the services of video sharing have assumed a particular focus, namely services like YouTube. In most of these services, viewing the content is done through the introduction of a URI in the browser or performing a search based on a set of keywords. Moreover, there is no customization of content, since it is not offered to the user the possibility to define and categorize his content preferences. Thus, the main motivation of this dissertation is the implementation of two clients, web and mobile, which through a simple and intuitive interface, allows the user to define their favorite content areas and give them a rating. As a source of content, there is a self-adaptive server, which maintains the profile of each user and implements a learning process of the users' preferences. The server provides a continuum of videos where the user accepts the content or requests a change to the next multimedia content. This methodology aims to increase user satisfaction by creating in him the feeling that is watching a channel with content dedicated to him. Thus, after identified the general lack of tools that allow the user to customize the content and coupled with the fact that it was developed at the Instituto de Telecomunicações at the Universidade de Aveiro a server that implements the classification and provision of centralized content mentioned above, it was decided to embrace the challenge of implementing two clients, web and mobile, which together with the server, will create a new Internet service paradigm for distribution of multimedia content.