随着近些年来电子技术的飞速发展,电视产业也引起研究者们的广泛关注。深刻了解电视观众的观赏行为对电视产业和广告投资商有个巨大的价值。从电视台的角度看,第一,了解电视节目的流行度和观众偏好对促进和维持电视台的竞争力有很大帮助,尤其是在越来越多的电视台和电视频道出现的环境下。第二,电视广告是电视台获取利润的重要渠道之一。电视台在设置广告价格之前,需要预测电视节目的收视率和电视节目中广告的观众保持率。电视观众的观赏行为包含两个方面：电视节目的观赏行为和电视广告的观赏行为。本次研究分属两个研究课题：(1)模拟电视观众动态的多重选择行为以预测和提高电视节目的收视率；(2)模拟电视广告的观赏行为,讲以分钟为单位的信息转变成以秒为单位的信息来评估电视广告的效用。有关课题1,我们构建了一个新的动态多重选择模型用来解决电视观众将有限的娱乐时间分配到观看多个电视节目或是参与其他娱乐活动上以达到最大效用的问题。该模型有两个特征：第一,它解决了将有限的时间分配到不止一个选择项目上的问题。电视观众往往将自己有限的娱乐时间花在观看不同的电视节目或是其他娱乐活动上,使得在这有限的娱乐时间内获得最大的效用。而不是像一般的选择模型所假设的那样：观众只专注于一个选择节目或是只参与一项娱乐活动。第二,该模型用贝叶斯更新理论处理了观众的动态学习行为。因为观众在一集一集的看某个电视剧的时候,就有学习的行为形成。一个好的模型需要能解决这个学习行为问题。研究课题2的动机是从以分钟为记录单位的人员收视测量仪中获得每秒钟的广告收视率。很多城市依然用人员收拾测量仪来记录观看行为,因为人员收视测量仪存储空间有限,记录间隔仍然是一分钟。广告商们对他们无法直接观察他们的广告的收视情况而感到焦虑。此外,由电视节目的收视率推测的广告效用因为观众的广告跳台行为而变得不可靠。我们通过建立统计模型发展一种方法将以分钟为单位的人员收视测量仪数据转化成以秒为单位的广告观赏行为信息。此外,为了扩展收视率的用途,我们提出了一个新的衡量广告效用的标准：每个人看了广告多少秒。