Das erfolgreiche Entertain IPTV-Angebot der Telekom bietet seinen Kunden bereits heute eine außergewöhnliche Nutzungserfahrung. Das umfangreiche und weiter wachsende Portfolio von TV- und Radiosendern sowie Inhalten in der Online-Videothek stellt die Zuschauer jedoch vor Herausforderungen bei der Nutzung des Angebots.
Gefragt sind neue Wege für die Navigation und für die Auswahl von Inhalten. Zunehmend werden personalisierte TV-Dienste erforderlich, die auf den jeweiligen Zuschauer individuell zugeschnittene Empfehlungen und Profile ermöglichen.
Individuelle Empfehlungen
In den T-Labs wurde deshalb eine Lösung entwickelt, die die Funktion des Elektronischen Programmführers (EPG) von Entertain um leistungsfähige Empfehlungsmerkmale ergänzt. Damit sind unterschiedliche Arten von Empfehlungen möglich. Profil-basierte Vorschläge nutzen aktiv eingegebene Interessen oder wahlweise die Nutzungshistorie des Zuschauers. Eine zweite Möglichkeit besteht in Empfehlungen, die von Experten und Redaktionen erarbeitet werden.
Kollaborative Empfehlungen sind solche, die von anderen Nutzern erstellt werden, ein Verfahren, das vielen Nutzern beispielsweise aus Shopsystemen wie Amazon bekannt sein wird. Semantik-basierte Empfehlungen schließlich entstehen durch Korrelationen von Metadaten und fußen auf einer Ontologie. Mithilfe dieser Optionen, die seit Anfang 2011 Teil des Entertain-EPG sind, können Kunden ihre TV-Inhalte ganz einfach auf ihre persönlichen Interessen zuschneiden.
Innovative Methoden
In dem Projekt wurde eine einzigartige Methode für Empfehlungen auf der Basis von Stereotypen entwickelt. Die Erfordernisse und Architekturspezifikationen für die verschiedenen Empfehlungsmechanismen wurden erstellt, zudem wurden Machbarkeitsstudien durchgeführt. Abschließend wurden auf Basis der bei Entertain verwendeten Microsoft Mediaroom spezifischen Applikationsentwicklungsumgebung - Media Presentation Framework (MPF) - erste Prototypen entwickelt und getestet.