基于決策樹算法的電視收視率預(yù)測研究?

周蕩蕩 蘇 勇

（江蘇科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院 鎮(zhèn)江 212003）

基于決策樹算法的電視收視率預(yù)測研究?

周蕩蕩 蘇 勇

（江蘇科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院 鎮(zhèn)江 212003）

論文經(jīng)過很多的研究工作，對于各種電視頻道收視率猜測策略的特色，提出了對于電視臺收視率猜測軟件體系的規(guī)劃，并給出基于面向?qū)ο笏季S的軟件模型及有關(guān)模塊的交互規(guī)劃和完成，這個軟件體系是強健，牢靠，可拓展且有用的。

預(yù)測模型；收視率；決策樹算法；電視節(jié)目

1 引言

收視查詢得到的數(shù)據(jù)作為一種主要的商場信息獲取來源，其效果也是愈來愈主要。因而，對數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)剖析變成樹立收視率查詢系統(tǒng)的一個主要環(huán)節(jié)。收視率查詢數(shù)據(jù)通常具有較強的時效性和復(fù)雜性，因而在對數(shù)據(jù)進行處理時通常對處理的及時性和產(chǎn)生規(guī)則的多樣性有較高的要求［1～2］。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式通常是以統(tǒng)計剖析的辦法為主，盡管這類辦法在以往的許多問題中具有較好的處理效果。但是，隨著信息時代的到來，這種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)剖析方式現(xiàn)已不能極好地滿足收視率查詢中的信息處理需求。在某些情況下，程序采納相似神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)模型，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在很大程度可能會樹立一個學(xué)習(xí)模型精度低，收視率的猜測辦法也是有許多，并表現(xiàn)出共同的適用性［3～8］。以非常好地滿足電視媒體廣告收視率的查詢服務(wù)行業(yè)的需要，查詢收視率常用的播送電視節(jié)目收視率的電視渠道來滿足的各類需要，以便進行猜測與計算。

2 決策樹分類算法在收視率預(yù)測中的應(yīng)用

2.1 收視率數(shù)據(jù)處理

在圖1里已經(jīng)給出了本文研究的收視率數(shù)據(jù)形式，收視率數(shù)據(jù)的選擇原則是基于觀眾觀看電視比較頻繁的時間段，本文的收視率取自每天晚上從19：00到22：10的平均收視率。如圖3展示了部分?jǐn)?shù)據(jù)。

首要對收視率數(shù)據(jù)值進行處理，由于要思考運用決策樹對電視臺頻道收視率進行猜測，所以需求對剖析的特色進行離散化。關(guān)于收視率值的離散化，能夠直接靠人工進行挑選，由人工指定一個或幾個閾值，然后按這些閾值進行歸類，這么能夠很迅速地得到成果，可是需求耗費人力，并且人為因素影響比較大；另外能夠思考屢次核算挑選的辦法，給出最終的類型總數(shù)，然后由核算機剖析各個數(shù)據(jù)點的方位，給出最終的分類成果；還能夠思考選用聚類的辦法，經(jīng)過聚類算法自行挑選合理的分類規(guī)范，這么的優(yōu)勢在于能夠不必人工干預(yù)進行分類，節(jié)省時刻，缺陷也是很明顯的，關(guān)于一些數(shù)值跨度比較大的數(shù)據(jù)，選用這種辦法也許導(dǎo)致最終得到的類型格外多，這樣不利于后邊決策樹剖析，假如遇到這種狀況，能夠思考先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如取原始數(shù)據(jù)值的平方根，或是取對數(shù)等操作來提早集合數(shù)據(jù)。經(jīng)過有關(guān)的數(shù)學(xué)辦法處理后，數(shù)據(jù)將會變得會集起來，然后經(jīng)過聚類算法進行聚類，則能夠得到比較好的成果。收視率數(shù)值是接連的數(shù)據(jù)。這里需求思考的收視率特色包含如下：

圖1 19：00到22：10的平均收視率部分?jǐn)?shù)據(jù)

1）收視率丈量值，這篇文章收集的收視率是接連的數(shù)值。

2）收視率時刻特色，首要指的是收視率丈量當(dāng)天是工作日或非工作日。

3）收視率時刻所屬規(guī)模，指的是收視率丈量當(dāng)天歸于上旬，中旬或是下旬。

4）前一天或前一星期或有關(guān)前幾周的收視率值。

表中數(shù)據(jù)已經(jīng)按照時間先后排序如表1所示。

表1 部分?jǐn)?shù)據(jù)編碼

2.2 應(yīng)用決策樹分類算法預(yù)測收視率

對收視率數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的處理并編碼，在保證了每條收視率記錄的唯一性之后，則可以構(gòu)建決策樹來學(xué)習(xí)建模并預(yù)測了［9］。對于電視臺收視率預(yù)測問題，最終需要預(yù)測的是電視臺收視率值，而經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，實際只需要預(yù)測收視率的類型即可。對于最終要預(yù)測的分類屬性為電視臺收視率離散值，它有三個不同的值，其中L有27個樣本，M有17個樣本，H有16個樣本，這里需要計算每個屬性的信息增益，首先給定電視臺收視率離散值樣本分類的期望信息：

接下來計算每個屬性的信息熵，首先從時間屬性開始，檢查時間屬性的每個樣本值的分布。對于時間屬性Time=1的情況，有18個的收視率離散值Rate=L，有10個收視率離散值Rate=M ，有16個收視率離散值Rate=H；對于時間屬性Time=0的情況，有9個的收視率離散值Rate=L，有7個收視率離散值Rate=M，有0個收視率離散值Rate=H。所以對于每個分布計算期望信息：

對Time=1：

對Time=0：

因此若原樣本按照時間屬性進行劃分，按照式（2），式（3）計算出對一個給定的樣本的分類對應(yīng)的信息熵：由式（1），式（3）計算這種劃分的信息增益是：Gain(Time)=I(s1，s2，s3)-E(Time)=0.2664 （5）對于月位置屬性的信息增益計算如下：對Position=F：

類似的，可以計算：

對Prev_Rate=L：

對Prev_Rate=M：

對Prev_Rate=H：

根據(jù)計算出的信息增益，對比式（5），式（6）和式（7）可見屬性Prev_Rate具有最高的信息增益，所以它首先被選作測試屬性。并以此創(chuàng)建一個結(jié)點，用Prev_Rate標(biāo)示，并對于每個屬性值，引出一個分支，如圖2所示。

圖2 Prev_Rate結(jié)點及其分支

然后對每個分支繼續(xù)遞歸計算其相應(yīng)屬性的信息增益，根據(jù)信息增益值來進行劃分［10］。根據(jù)選擇的這些屬性進行分類建模，最后得到的分類規(guī)則如圖3所示。

圖3 ID3算法產(chǎn)生的決策樹

選用以上得到的決策樹對電視臺的收視率數(shù)據(jù)進行分類猜測，成果猜測精度在65%擺布，這也是能夠預(yù)料到的，由于原數(shù)據(jù)中供給的信息量有限，不能最大度的對收視率進行分類，致使猜測差錯是不免的［11］。

從通常狀況來看，對這篇文章研究的電視臺收視率數(shù)據(jù)方式，選用決策樹算法進行分猜測，不能得到準(zhǔn)確的收視率值，只能區(qū)別收視率的類型，是一個含糊的猜測成果。關(guān)于這么的收視率數(shù)據(jù)方式，額定剖析的特色較少，所以選用決策樹算法進行分類猜測得到的效果并不抱負(fù)，為了改進猜測精度，具體使用時電視臺能夠依據(jù)相應(yīng)的評估規(guī)范進行分類，然后進行猜測，也能夠選用聚類算法讓數(shù)據(jù)依據(jù)本身特色進行分類。然后依據(jù)這些類型來區(qū)分收視率［12］?？偟膩碚f決策樹分類原則在收視率猜測使用疑問上有很大的實用性，能夠在大規(guī)模雜亂猜測運算履行前作為分類預(yù)處理履行，對根本原始數(shù)據(jù)進行分類并過濾，有助于大規(guī)模雜亂猜測核算的并行履行，關(guān)于終究迅速得到猜測成果有很好的啟示效果。

3 結(jié)語

在現(xiàn)代電視媒體經(jīng)營中，由于市場經(jīng)濟體系機制的越來越完善，政府撥款扶持的情況已經(jīng)越來越少，因而如何依靠其自身特有的資源創(chuàng)建收益，對電視媒體至關(guān)重要，其研究和應(yīng)用具有很好的意義。本文主要研究如何更加有效地預(yù)測電視頻道收視率。頻道收視率是評價電視媒體經(jīng)營效益的最好標(biāo)準(zhǔn)，電視媒體的一切目標(biāo)的根基就是獲得更高的收視率，只有在這個前提下，其它經(jīng)營活動，諸如廣告時間銷售，節(jié)目時間安排等才能正常有效地進行下去。

本文首先介紹了關(guān)于電視臺頻道收視率預(yù)測的當(dāng)前狀況，然后提出了本文研究的收視率數(shù)據(jù)形式。針對收視率數(shù)據(jù)記錄形式，本文提出了基于決策樹分類學(xué)習(xí)方法，并針對實際數(shù)據(jù)，建立模型進行了預(yù)測。本研究課題提出了相應(yīng)的軟件體系，并對該體系首要框架、首要模塊、首要接口以及相互間的交互行為進行了設(shè)計來解決頻道的收視率的猜測的疑問，該體系模塊根據(jù)現(xiàn)在的需要和潛在的不知道的需要范疇，依照軟件工程的基本原則，利用面向?qū)ο蟮乃季S進行的設(shè)計，減小了模塊之間的耦合性，使體系具有極好的可擴展性并留有將來的晉級接口。

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Television Ratings Prediction Research Based on Decision Tree Algorithm

SU YongZHOU Dangdang
（School of Computer Science and Engineering，Jiangsu University of Science and Technology，Zhengjian 212003）

This article after a lot of research work，for a variety of television ratings guess characteristic strategy proposed for television ratings guess planning and complete software system，and gives interactive object-oriented software model and thinking about the module planning and completion，the software system is a robust，reliable，scalable and useful.

prediction model，ratings，decision tree algorithms，TV programs

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.11.009

Class Number TP391

2017年5月9日，

2017年6月25日

周蕩蕩，男，碩士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。蘇勇，男，博士，教授，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。