چکیده:
الف: افزایش رقابت، تمایز، تکثیر رسانه ها، همچنین بخشبندی فزاینده مخاطبان موجب نیاز به تغییر شیوه مدیریت جدول پخش تلویزیون صدا وسیمای جمهوری اسلامی ایران، بکارگیری فناوری در مدیریت پخش، برنامهریزی، تصمیمگیری، تخصیص بهینه منابع مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی جهت دستیابی به اهداف و جذب مخاطبان شده است.ب:هدف پژوهش: هدف ، طراحی الگوی مدیریت هوشمند جدول پخش تلویزیون ایران ، با اتکا به شناخت ابعاد، مؤلفه ها، شاخصهایش است.ج: روش پژوهش: روش تحقیق ترکیبی است، دادههای کیفی از مطالعه کتابخانه، اسنادی، مصاحبه نیمهساختاریافته با خبرگان (نمونهگیری هدفمند) به دست آمد، شیوه و مؤلفههای مدیریت هوشمند جدول پخش استخراج و الگوی اولیه پیشنهاد شده و تأیید الگو نهایی از دادههای کمّی پرسشنامه شیوه دلفی بهره برده است.د:یافتههای پژوهش:مدیریت هوشمند از هوش مصنوعی، زمانبندی و برنامهریزی خودکار، سیستمهای پشتیبانی تصمیمگیری هوشمند جهت حل بهینه مسائل چندمعیاره و چندهدفه چینش جدول پخش تلویزیون ایران استفاده خواهدکرد.یادگیری ماشینی، الگوریتمهای با نظارت، یادگیری تقویتی و سامانه توصیه گر پالایش گروهی برای تنظیم دادهها، اطلاعات رسانه، برنامهها جدول پخش استفاده میشود.شاخصهای انتخاب و تناسب برنامه های مجاور، نحوه چینش، توالی، تکرار برنامه و بازخورد صریح، ضمنی و تجربه، برای مدیریت هوشمندجدول پخش بکار میرود.هـ: نتیجهگیری پژوهش: ابعاد الگوی مدیریت هوشمند جدول پخش تلویزیون ایران؛ شامل تنظیم هوشمند دادههای ورودی (مدیریت منابع )، برنامهریزی هوشمند (تصمیمگیری هوشمند) پیشبینی، تخصیص بهینه منابع و ارزیابی هوشمند شناسایی شد. واژههای کلیدی فارسی: مدیریت هوشمند، جدول پخش تلویزیون،هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی
the increase in competition, differentiation, proliferation of media, as well as the increasing segmentation of audiences, necessitates a change in the way of managing the broadcast schedule of the IRIB, the use of technology in broadcast management, planning, decision-making, optimal allocation of resources based on artificial intelligence. Machine learning has been used to achieve goals and attract audiences.The purpose is to design a model of intelligent management of the Iranian television broadcast schedule, relying on the knowledge of its dimensions, components, and indicators.The research method is a Mixed Method, qualitative data was obtained from the study of the library, documents, semi-structured interviews with experts (targeted sampling), the methods and components of intelligent management of the distribution table, extraction and the proposed initial model, and confirmation of the final model from quantitative data. The questionnaire used the Delphi method. intelligent management will use artificial intelligence, automatic scheduling and planning, intelligent decision support systems to optimally solve multi-criteria and multi-objective issues of arranging the Iranian TV broadcast schedule. Machine Learning, Supervised Algorithms, Reinforcement Learning, and collaborative filtering ercommender systems are used to adjust data, media information, programs, playlists. The indicators of selection and suitability of adjacent programs, arrangement, sequence, program repetition and explicit, implicit and experience feedback are used for intelligent management of the broadcast schedule.dimensions of the smart management model of the Iranian TV broadcast schedule; It includes intelligent adjustment of input data intelligent planning (decision making), forecasting, optimal allocation of resources and intelligent evaluation