KKTV 資料競賽又來了！預測用戶觀影時機，6 萬元獎金等你來拿

國內 OTT 影音平台 KKTV 與影音串流技術領航家 KKStream，攜手打造科技菁英、數據分析好手不可錯過的年度賽事──KKTV Data Game 17.11。暨今年 6 月於線上數據科學競賽平台 Kaggle 舉辦首屆大型資料競賽後，再度推出全新競賽主題「神準預測用戶觀影時機」，並開放 KKTV 上千萬筆資料供參賽者分析（註），以分組競賽方式、搭配機器學習的預測邏輯，推算在未來的一週內，使用者會在哪些時段看劇，進而優化推播系統，在「對」的時機推送給即將要追劇的用戶，充份利用資料科學與數據分析方式，結合推播提醒，打造「最貼近用戶使用習慣」的追劇 App。本次更祭出 60,000 元的高額獎金與一票難求的 KKBOX 年度風雲榜門票，廣邀科技界、數據分析好手參賽。

首屆競賽廣受迴響，八成參賽者為科技界專業人士

KKTV 與 KKStream 齊心致力於優化數據分析技術，並開放真實觀影資料，廣邀各路好手挑戰。首屆主題為「猜出用戶下一部看什麼」作為試金石，總共有 61 個團隊、81 位參賽者參加，比賽期間更有 221 位 Kaggle 用戶曾下載資料，對競賽興趣濃厚。首屆比賽結果揭曉，得獎者除了 KKBOX 的參賽者外，還包括知名科技公司如富士康、趨勢科技等工程師及大學教授等，顯示出資料競賽對科技界的強烈吸引力，更是成為從事相關領域的數據分析師、工程師等專家「自我挑戰」的最佳測試。

優化推薦系統，結合機器學習以數據貼近用戶的心

本次比賽加入「時間」元素，旨在學習用戶的觀影作息：將對的訊息，在對的時間遞出，精準呈現給用戶。平均而言，一位用戶在手機中安裝約 40 到 60 個 App。想從眾多 App 脫穎而出，App 與用戶之間的溝通與時機就成了關鍵點。KKTV 與 KKStream 嘗試透過機器學習，了解與不同用戶適合溝通的時段，不過分打擾用戶，以適時的提醒，更加貼近用戶的使用習慣。KKStream 資深技術總監官順暉表示：「上次比賽中，我們期望參賽者能建立模型，捕捉不同用戶的戲劇喜好，提出個人化的推薦。這次的目的在預測用戶的觀影作息。結合二者，我們將更有自信打造出更貼近用戶喜好及作息的推播系統。當我們能夠在用戶習慣觀影時段的前一小時早一步通知用戶：你喜歡的新劇已上架，有效強化用戶對於平台的黏著度與好感度。」