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    基于K—means的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢研究

    2014-12-09 02:19:33李雨菲閆莉楊直
    科技創(chuàng)新與應用 2014年34期
    關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò)聚類分析

    李雨菲 閆莉 楊直

    摘 要:針對“三網(wǎng)融合”下廣電網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)問題,運用K-means算法對其市場需求數(shù)據(jù)進行分析,并根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢。

    關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò);K-means;聚類分析

    隨著國家“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的全面推進,“信息消費”和“寬帶中國”戰(zhàn)略的提出,廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)逐漸失去了原有的政策保護,其業(yè)務也亟需由單一業(yè)務向多業(yè)務轉(zhuǎn)化,這對廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出新的需求。企業(yè)從自身出發(fā),更希望能夠低投入高收益,因此應緊跟市場需求,針對性研發(fā)市場需求度高的產(chǎn)品技術(shù),明確廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢是什么。

    關(guān)于技術(shù)發(fā)展趨勢研究國內(nèi)外專家學者已做了許多工作,從研究方法上來講,主要包括技術(shù)預見和專利數(shù)據(jù)挖掘等方法[1,2],其中技術(shù)預見是從宏觀的角度,重點從國家、行業(yè)技術(shù)體系發(fā)展的角度進行技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研、未來技術(shù)發(fā)展趨勢調(diào)研,其技術(shù)預見時間比較長;由于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專利相對較少,采用專利數(shù)據(jù)挖掘法缺乏可行性。因此,基于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢與市場需求息息相關(guān),文章擬以廣電網(wǎng)絡(luò)為例,運用K-means算法對市場需求數(shù)據(jù)進行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢。

    1 K-means算法流程及聚類

    2 基于K-means算法的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢

    本實證研究對象是對廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基于K-means算法通過對海量用戶產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)的分析而得出的客觀的廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢。文章通過問卷調(diào)查的方式得出研究數(shù)據(jù),問卷內(nèi)容為廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品市場需求及實現(xiàn)難易度。采用李克特五點量表來打分,其中1、2、3、4、5分別表示用戶需求程度“較低”、“低”、“一般”、“較高”、“高”,專家打分用1-10分表示大規(guī)模實現(xiàn)各需求由難到易程度。用戶調(diào)查問卷共發(fā)放問卷280份,回收問卷280份,其中有效問卷276份,有效率達到98%。專家問卷30份,回收30份,其中有效問卷29份,有效率達97%,對各個市場需求得分求算術(shù)平均值,得出問卷統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    結(jié)合問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和文章第2節(jié)的模型,通過SPSS18.0軟件計算得出表2-5。

    由計算可得出聚類結(jié)果分為三類:

    A類:多屏融合、高清互動、3D互動、無線寬帶、視頻通話、智能終端、錄播共享、視頻流暢、網(wǎng)絡(luò)流暢、高清、互動、互聯(lián)網(wǎng)視頻、3D、即時消息、智能家居。

    B類:創(chuàng)新界面、節(jié)目推薦、在線購物、在線查詢、在線體育、在線支付、時移回看、點播、遠程教育、遠程醫(yī)療、視頻監(jiān)控。

    C類:在線閱讀、在線游戲

    通過聚類結(jié)果的提煉得到廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,其廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品聚類結(jié)果提煉示意圖,如圖2所示。

    根據(jù)聚類結(jié)果分析及關(guān)鍵技術(shù)的提煉,我們可以得出廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢及研究方向如下所示:第一,數(shù)字化技術(shù)的推進,從視頻、音頻、文字的壓縮編碼及調(diào)制傳輸,使內(nèi)容的存儲容量更為豐富,數(shù)據(jù)傳輸更具有快捷性。第二,運營平臺技術(shù)、中間件及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷升級,包括標準化技術(shù)、全業(yè)務支撐技術(shù)及平臺的建立。第三,基礎(chǔ)網(wǎng)技術(shù)的改進,從網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),形成先進的技術(shù)切入點和傳輸流暢性。第四,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,形成一體化的、成熟的網(wǎng)絡(luò)體系。

    3 結(jié)束語

    文章針對廣電網(wǎng)絡(luò)傳媒產(chǎn)業(yè),運用K-means算法對市場需求數(shù)據(jù)進行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢。將K-means聚類算法應用于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢分析是一種嘗試,它的聚類結(jié)果可以分析出市場需求,進而得去廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢。但K-means算法只適用于聚類均值有意義的情況,因此應盡可能增加樣本維數(shù),并通過過濾異常、無效數(shù)據(jù)得出相應的樣本數(shù)據(jù)。此外K-means算法還有一個缺點就是用戶還必須事先指定聚類個數(shù),如果聚類個數(shù)定義不準確將會使聚類結(jié)果不合理。

    參考文獻

    [1]萬勁波,崔志明,浦根祥.技術(shù)預見、關(guān)鍵技術(shù)選擇與產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].科學學研究,2003(1):41-46.

    [2]劉曉東,劉大有.數(shù)據(jù)挖掘?qū)@C述[J].電子學報,2003,S1:1989-1993.

    [3]MacQueen J.Some Methods for Classification and Analysis of Mul-tivariate Observations[C].In: Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. BerkeleyUniversity of California Press,1967: 281 - 297.

    [4] Cox D R.Note on Grouping[J].Journal of the American Statisti-cal Association,1957,52( 280):543-547.

    [5]Fisher W D.On Grouping for Maximum Homogeneity[J].Journal of the American Statistical Association,1958,53(284):789-798.

    [6]Sebestyen G S.Decision Making Process in Pattern Recognition[M].New York: Macmillan,1962.

    [7]朱亞農(nóng),周明全,耿國華.基于高斯函數(shù)的曲面形狀控制方法[J].計算機應用與軟件,2003,(5).

    作者簡介:李雨菲(1991-),女,碩士研究生,研究方向:企業(yè)集成與信息化。

    通訊作者:閆莉(1973-),女,博士,教授,研究方向:物流系統(tǒng)工程。endprint

    摘 要:針對“三網(wǎng)融合”下廣電網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)問題,運用K-means算法對其市場需求數(shù)據(jù)進行分析,并根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢。

    關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò);K-means;聚類分析

    隨著國家“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的全面推進,“信息消費”和“寬帶中國”戰(zhàn)略的提出,廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)逐漸失去了原有的政策保護,其業(yè)務也亟需由單一業(yè)務向多業(yè)務轉(zhuǎn)化,這對廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出新的需求。企業(yè)從自身出發(fā),更希望能夠低投入高收益,因此應緊跟市場需求,針對性研發(fā)市場需求度高的產(chǎn)品技術(shù),明確廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢是什么。

    關(guān)于技術(shù)發(fā)展趨勢研究國內(nèi)外專家學者已做了許多工作,從研究方法上來講,主要包括技術(shù)預見和專利數(shù)據(jù)挖掘等方法[1,2],其中技術(shù)預見是從宏觀的角度,重點從國家、行業(yè)技術(shù)體系發(fā)展的角度進行技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研、未來技術(shù)發(fā)展趨勢調(diào)研,其技術(shù)預見時間比較長;由于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專利相對較少,采用專利數(shù)據(jù)挖掘法缺乏可行性。因此,基于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢與市場需求息息相關(guān),文章擬以廣電網(wǎng)絡(luò)為例,運用K-means算法對市場需求數(shù)據(jù)進行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢。

    1 K-means算法流程及聚類

    2 基于K-means算法的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢

    本實證研究對象是對廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基于K-means算法通過對海量用戶產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)的分析而得出的客觀的廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢。文章通過問卷調(diào)查的方式得出研究數(shù)據(jù),問卷內(nèi)容為廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品市場需求及實現(xiàn)難易度。采用李克特五點量表來打分,其中1、2、3、4、5分別表示用戶需求程度“較低”、“低”、“一般”、“較高”、“高”,專家打分用1-10分表示大規(guī)模實現(xiàn)各需求由難到易程度。用戶調(diào)查問卷共發(fā)放問卷280份,回收問卷280份,其中有效問卷276份,有效率達到98%。專家問卷30份,回收30份,其中有效問卷29份,有效率達97%,對各個市場需求得分求算術(shù)平均值,得出問卷統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    結(jié)合問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和文章第2節(jié)的模型,通過SPSS18.0軟件計算得出表2-5。

    由計算可得出聚類結(jié)果分為三類:

    A類:多屏融合、高清互動、3D互動、無線寬帶、視頻通話、智能終端、錄播共享、視頻流暢、網(wǎng)絡(luò)流暢、高清、互動、互聯(lián)網(wǎng)視頻、3D、即時消息、智能家居。

    B類:創(chuàng)新界面、節(jié)目推薦、在線購物、在線查詢、在線體育、在線支付、時移回看、點播、遠程教育、遠程醫(yī)療、視頻監(jiān)控。

    C類:在線閱讀、在線游戲

    通過聚類結(jié)果的提煉得到廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,其廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品聚類結(jié)果提煉示意圖,如圖2所示。

    根據(jù)聚類結(jié)果分析及關(guān)鍵技術(shù)的提煉,我們可以得出廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢及研究方向如下所示:第一,數(shù)字化技術(shù)的推進,從視頻、音頻、文字的壓縮編碼及調(diào)制傳輸,使內(nèi)容的存儲容量更為豐富,數(shù)據(jù)傳輸更具有快捷性。第二,運營平臺技術(shù)、中間件及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷升級,包括標準化技術(shù)、全業(yè)務支撐技術(shù)及平臺的建立。第三,基礎(chǔ)網(wǎng)技術(shù)的改進,從網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),形成先進的技術(shù)切入點和傳輸流暢性。第四,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,形成一體化的、成熟的網(wǎng)絡(luò)體系。

    3 結(jié)束語

    文章針對廣電網(wǎng)絡(luò)傳媒產(chǎn)業(yè),運用K-means算法對市場需求數(shù)據(jù)進行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢。將K-means聚類算法應用于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢分析是一種嘗試,它的聚類結(jié)果可以分析出市場需求,進而得去廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢。但K-means算法只適用于聚類均值有意義的情況,因此應盡可能增加樣本維數(shù),并通過過濾異常、無效數(shù)據(jù)得出相應的樣本數(shù)據(jù)。此外K-means算法還有一個缺點就是用戶還必須事先指定聚類個數(shù),如果聚類個數(shù)定義不準確將會使聚類結(jié)果不合理。

    參考文獻

    [1]萬勁波,崔志明,浦根祥.技術(shù)預見、關(guān)鍵技術(shù)選擇與產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].科學學研究,2003(1):41-46.

    [2]劉曉東,劉大有.數(shù)據(jù)挖掘?qū)@C述[J].電子學報,2003,S1:1989-1993.

    [3]MacQueen J.Some Methods for Classification and Analysis of Mul-tivariate Observations[C].In: Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. BerkeleyUniversity of California Press,1967: 281 - 297.

    [4] Cox D R.Note on Grouping[J].Journal of the American Statisti-cal Association,1957,52( 280):543-547.

    [5]Fisher W D.On Grouping for Maximum Homogeneity[J].Journal of the American Statistical Association,1958,53(284):789-798.

    [6]Sebestyen G S.Decision Making Process in Pattern Recognition[M].New York: Macmillan,1962.

    [7]朱亞農(nóng),周明全,耿國華.基于高斯函數(shù)的曲面形狀控制方法[J].計算機應用與軟件,2003,(5).

    作者簡介:李雨菲(1991-),女,碩士研究生,研究方向:企業(yè)集成與信息化。

    通訊作者:閆莉(1973-),女,博士,教授,研究方向:物流系統(tǒng)工程。endprint

    摘 要:針對“三網(wǎng)融合”下廣電網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)問題,運用K-means算法對其市場需求數(shù)據(jù)進行分析,并根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢。

    關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò);K-means;聚類分析

    隨著國家“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的全面推進,“信息消費”和“寬帶中國”戰(zhàn)略的提出,廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)逐漸失去了原有的政策保護,其業(yè)務也亟需由單一業(yè)務向多業(yè)務轉(zhuǎn)化,這對廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出新的需求。企業(yè)從自身出發(fā),更希望能夠低投入高收益,因此應緊跟市場需求,針對性研發(fā)市場需求度高的產(chǎn)品技術(shù),明確廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢是什么。

    關(guān)于技術(shù)發(fā)展趨勢研究國內(nèi)外專家學者已做了許多工作,從研究方法上來講,主要包括技術(shù)預見和專利數(shù)據(jù)挖掘等方法[1,2],其中技術(shù)預見是從宏觀的角度,重點從國家、行業(yè)技術(shù)體系發(fā)展的角度進行技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研、未來技術(shù)發(fā)展趨勢調(diào)研,其技術(shù)預見時間比較長;由于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專利相對較少,采用專利數(shù)據(jù)挖掘法缺乏可行性。因此,基于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢與市場需求息息相關(guān),文章擬以廣電網(wǎng)絡(luò)為例,運用K-means算法對市場需求數(shù)據(jù)進行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢。

    1 K-means算法流程及聚類

    2 基于K-means算法的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢

    本實證研究對象是對廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基于K-means算法通過對海量用戶產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)的分析而得出的客觀的廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢。文章通過問卷調(diào)查的方式得出研究數(shù)據(jù),問卷內(nèi)容為廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品市場需求及實現(xiàn)難易度。采用李克特五點量表來打分,其中1、2、3、4、5分別表示用戶需求程度“較低”、“低”、“一般”、“較高”、“高”,專家打分用1-10分表示大規(guī)模實現(xiàn)各需求由難到易程度。用戶調(diào)查問卷共發(fā)放問卷280份,回收問卷280份,其中有效問卷276份,有效率達到98%。專家問卷30份,回收30份,其中有效問卷29份,有效率達97%,對各個市場需求得分求算術(shù)平均值,得出問卷統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    結(jié)合問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和文章第2節(jié)的模型,通過SPSS18.0軟件計算得出表2-5。

    由計算可得出聚類結(jié)果分為三類:

    A類:多屏融合、高清互動、3D互動、無線寬帶、視頻通話、智能終端、錄播共享、視頻流暢、網(wǎng)絡(luò)流暢、高清、互動、互聯(lián)網(wǎng)視頻、3D、即時消息、智能家居。

    B類:創(chuàng)新界面、節(jié)目推薦、在線購物、在線查詢、在線體育、在線支付、時移回看、點播、遠程教育、遠程醫(yī)療、視頻監(jiān)控。

    C類:在線閱讀、在線游戲

    通過聚類結(jié)果的提煉得到廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,其廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品聚類結(jié)果提煉示意圖,如圖2所示。

    根據(jù)聚類結(jié)果分析及關(guān)鍵技術(shù)的提煉,我們可以得出廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢及研究方向如下所示:第一,數(shù)字化技術(shù)的推進,從視頻、音頻、文字的壓縮編碼及調(diào)制傳輸,使內(nèi)容的存儲容量更為豐富,數(shù)據(jù)傳輸更具有快捷性。第二,運營平臺技術(shù)、中間件及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷升級,包括標準化技術(shù)、全業(yè)務支撐技術(shù)及平臺的建立。第三,基礎(chǔ)網(wǎng)技術(shù)的改進,從網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),形成先進的技術(shù)切入點和傳輸流暢性。第四,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,形成一體化的、成熟的網(wǎng)絡(luò)體系。

    3 結(jié)束語

    文章針對廣電網(wǎng)絡(luò)傳媒產(chǎn)業(yè),運用K-means算法對市場需求數(shù)據(jù)進行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢。將K-means聚類算法應用于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢分析是一種嘗試,它的聚類結(jié)果可以分析出市場需求,進而得去廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢。但K-means算法只適用于聚類均值有意義的情況,因此應盡可能增加樣本維數(shù),并通過過濾異常、無效數(shù)據(jù)得出相應的樣本數(shù)據(jù)。此外K-means算法還有一個缺點就是用戶還必須事先指定聚類個數(shù),如果聚類個數(shù)定義不準確將會使聚類結(jié)果不合理。

    參考文獻

    [1]萬勁波,崔志明,浦根祥.技術(shù)預見、關(guān)鍵技術(shù)選擇與產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].科學學研究,2003(1):41-46.

    [2]劉曉東,劉大有.數(shù)據(jù)挖掘?qū)@C述[J].電子學報,2003,S1:1989-1993.

    [3]MacQueen J.Some Methods for Classification and Analysis of Mul-tivariate Observations[C].In: Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. BerkeleyUniversity of California Press,1967: 281 - 297.

    [4] Cox D R.Note on Grouping[J].Journal of the American Statisti-cal Association,1957,52( 280):543-547.

    [5]Fisher W D.On Grouping for Maximum Homogeneity[J].Journal of the American Statistical Association,1958,53(284):789-798.

    [6]Sebestyen G S.Decision Making Process in Pattern Recognition[M].New York: Macmillan,1962.

    [7]朱亞農(nóng),周明全,耿國華.基于高斯函數(shù)的曲面形狀控制方法[J].計算機應用與軟件,2003,(5).

    作者簡介:李雨菲(1991-),女,碩士研究生,研究方向:企業(yè)集成與信息化。

    通訊作者:閆莉(1973-),女,博士,教授,研究方向:物流系統(tǒng)工程。endprint

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