Standard Arpu Calculation Improvement Using Artificial Intelligent Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
abstract Recognizing how developing browsing behaviour could result in greater return for service providers through more efficient data usage without compromising Quality of Service (QoS), this paper proposes a new innovative model to describe the distribution and occurrence of behavioural errors in data usage models. We suggest: a) that the statistics of behavioural errors can be described in terms of locomotive inefficiencies, which increases error probability depending on the time elapsed since the last occurrence of an error; b) that the distribution of inter-error intervals can be approximated by power law and the relative number of errors. Comparing immersive similarities of data usage and foraging behaviours according to the Levy-Flight hypothesis, the length of the usage can be feasibly increased with less errors and eventually increase average revenue per user (ARPU). The validity of the concept is demonstrated with the aid of experimental data obtained from test software called Learn-2-Fly which sought to make browsing behaviours more efficient through user responses to stimuli created by an artificially intelligent engine. Although there were limitations on the scope of this test, a noticeable change in the user browse duration occurred over the duration of testing periods, with test subjects spending more time browsing and reacting to intended visual stimuli. The study establishes the opportunity to provide a higher quality of service to the end-user, whilst also offering a dynamic opportunity to increase revenue streams. Further consequences, refinements, and future works of the model are described in the body of the paper
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle