当今人工智能发展如火如荼，将人工智能应用于电子商务不仅是现代科技发展的一个方向，其深入应用也促使电子商务领域带来革命性变化，将人工智能理念及技术应用到电子商务领域中，不仅能够带来商业运营效率的提升，给消费者带来极大的便利，同时也促进整个社会产生深度变革。流媒体技术支持电子商务活动中大数据量的信息流的流式传输，提高信息流的畅通，可有效支持数字商品及商务决策信息的流式传输与发布。人工智能与流媒体技术在电子商务活动的应用研究，实践意义和研究价值显著。
2021年1月13日，北京米芽时代科技有限公司CEO童谣申报的《人工智能与流媒体技术在电子商务活动中的应用研究》课题，被国家科学信息技术部研究中心列为“十四五”规划重点课题“大数据信息技术应用与研究”(总课题批准号：DUA4903009)的课题。
在长达一年的课题研究中，童谣发现随着电子商务视频资源的不断增多和网络视频用户规模的迅速扩展，流媒体服务器和传输网络的带宽成为传统C/S架构下视频点播系统的瓶颈。而流媒体代理服务器缓存是有效缓解流媒体服务器负载、减少主干网传输的关键技术。缓存替换算法是决定流媒体代理服务器性能的核心问题，它需要获知数据未来点播的可能性。而协同过滤推荐算法能够通过分析用户历史点播行为，预测用户未来点播的可能性。因此，童谣结合人工智能与流媒体技术在电子商务活动的研究，应用协同过滤推荐算法来设计缓存替换算法。首先，他提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD(Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Combined with Dissimilarity)。考虑到传统的相似度计算方法在一定程度上忽视了用户非共同评分项目中隐藏的能够反映用户相异关系的信息，童谣重新定义了基于改进L1范式的相异度概念，并将其运用到传统协同过滤推荐算法中，由此提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法。其次，童谣提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法CRACFCD(Cache Replacement Algorithm Based on CFCD)，进一步对CFCD算法的推荐结果进行分析，定义了推荐度RD(Recommended Degree)的概念，表示流媒体文件被用户推荐的程度，反映流媒体文件未来点播的可能性。继而，根据流媒体文件的推荐度计算数据块的推荐度，并依此定义缓存价值函数，童谣提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法。最后，设计实验方案，对提出的协同过滤推荐算法和缓存替换算法进行验证。童谣以平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)为性能评价指标，对CFCD算法进行分析验证。并且，分别从缓存命中率和用户平均启动延迟这两个性能指标来对缓存替换算法和典型算法进行对比分析。最终，童谣提出的基于基于协同过滤推荐的流媒体代理缓存替换机制研究成为课题的重要亮点和重要研究成果，成功应用人工智能技术、流媒体技术完美解决了电子商务直播、电子商务视频点播系统等场景过程中宽带消耗严重和流媒体服务器负载过重的问题，有效地缓解流媒体服务器负载，解决网络拥挤的问题。
2022年1月10日，童谣申报的课题名称为《人工智能与流媒体技术在电子商务活动中的应用研究》(课题批准号：KY009029)，根据全国科学技术发展研究规划重点课题管理规定，经《计算机信息技术应用与研究》总课题组评审专家对童谣提交的课题报告材料、相关科研成果附件，从科学性、规范性、创新性、应用价值、已创造商业效益等方面进行逐一鉴定，认为童谣申报的课题达到了研究目标，同意结题，并颁发结题证书。
2022年1月19日，童谣的“人工智能与流媒体技术在电子商务活动中的应用研究”课题(课题批准号：KY009029)经课题专家组鉴定，通过评审和验收，荣获科研成果一等奖。