淺談大數(shù)據(jù)技術(shù)在廣電領(lǐng)域的應(yīng)用

文/高艷冬

在競爭日益激烈的全媒體時(shí)代下，要求廣電傳統(tǒng)媒體能在保證安全的前提下，與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行多維融合發(fā)展，提供更豐富的資源、更多樣的生產(chǎn)模式及更加快速權(quán)威的發(fā)布渠道。同時(shí)，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)信息，對(duì)信息的處理和存儲(chǔ)、采樣分析、用戶畫像及可視化精準(zhǔn)推送等功能，廣電媒體面臨著迫切需求，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)很好地解決了這個(gè)問題，推動(dòng)了廣電傳媒的發(fā)展和轉(zhuǎn)型。研究大數(shù)據(jù)技術(shù)、分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在廣電領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)于廣電傳媒而言，有著重要的意義。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)催生了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的規(guī)?；h(huán)境，可以說，大數(shù)據(jù)技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的衍生品，它是以計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的收集、分析和處理，充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的一種技術(shù)。利用本地?cái)?shù)據(jù)庫資源、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的提取，通常采用開源的分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，支持不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)的多種導(dǎo)入方式，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾、壓縮等處理，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的預(yù)處理，利用數(shù)據(jù)索引功能和查詢功能，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的信息查詢，利用云計(jì)算實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的匯總和分析。在廣電領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)有著廣泛的創(chuàng)新應(yīng)用，主要有新聞輿情分析與智能選題、用戶收視行為和效果分析、融媒體數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品精準(zhǔn)推送、可視化展示等。

2.大數(shù)據(jù)技術(shù)的構(gòu)成

2.1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建技術(shù)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建技術(shù)包含了許多技術(shù)，并非單一存在，例如，分布式數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)等，這些技術(shù)的應(yīng)用，共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

首先，分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)。該技術(shù)主要是將網(wǎng)絡(luò)技術(shù)同數(shù)據(jù)庫技術(shù)相融合，主要形式有本地?cái)?shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫等，利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。從技術(shù)層面進(jìn)行分析，通過分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，可以看出該項(xiàng)技術(shù)的核心在于CAP定理的使用，該技術(shù)保留了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的一些特性，不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之處在于，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫信息的快速存取。當(dāng)前，分布式數(shù)據(jù)平臺(tái)的使用，以Hadoop、Greenplum、Hbase和MongoDB較為常見。

其次，分布式文件系統(tǒng)技術(shù)。一個(gè)優(yōu)秀的分布式文件系統(tǒng)，可以隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加便捷地實(shí)現(xiàn)彈性橫向擴(kuò)展，部署大量的服務(wù)器支撐分布式文件系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用，這也就滿足了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)要求，提升了存儲(chǔ)能力。為保證數(shù)據(jù)安全可靠使用，現(xiàn)今大多采用主/從雙節(jié)點(diǎn)方式，當(dāng)主名稱節(jié)點(diǎn)工作時(shí)，從名稱節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)備份，與主名稱節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)同步，利用冗余存儲(chǔ)的方式，可保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。當(dāng)前，分布式文件系統(tǒng)的使用，以Lustre、MogileFS、Hadoop、FreeNAS等較為常見。

最后，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用十分廣泛，在不同行業(yè)有著不同的表現(xiàn)形式，經(jīng)過總結(jié)分析，可以將大數(shù)據(jù)處理技術(shù)歸納為以下三種形式：批處理和分析、實(shí)時(shí)流處理、近實(shí)時(shí)分析。

2.2 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心和關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及數(shù)據(jù)挖掘、分析和倉儲(chǔ)三部分內(nèi)容。

首先，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要借助分布式計(jì)算平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)，以此為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫海量數(shù)據(jù)的挖掘，為數(shù)據(jù)分析工作提供數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是將網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，利用計(jì)算平臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘處理，遇到特殊情況，可以進(jìn)行簡化操作，保證底層平臺(tái)的有效運(yùn)行。

其次，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是以大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和處理技術(shù)為基礎(chǔ)，有目的地處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為報(bào)表。常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)有：日志分析技術(shù)、文件屬性分析技術(shù)、文本情感分析技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等。

最后，大數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。大數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是指將搜集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和存儲(chǔ)。

3.廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)概述

3.1 廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用要求

廣電系統(tǒng)對(duì)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的使用有如下要求：

首先，業(yè)務(wù)方面的要求。廣電系統(tǒng)需要搜集的數(shù)據(jù)信息有：互聯(lián)網(wǎng)、電視、新媒體等用戶的行為數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等，將這些信息使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行搜集并整合。大數(shù)據(jù)平臺(tái)在收集到用戶行為數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，調(diào)查用戶的行為模式，了解用戶的喜好，可以為廣電系統(tǒng)提供新的運(yùn)行模式。根據(jù)收集到的用戶數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建視頻模型，直觀顯示和分析收視情況。例如，根據(jù)不同的欄目和頻道信息，了解實(shí)時(shí)收看人數(shù)，實(shí)現(xiàn)視頻智能推薦、實(shí)時(shí)查詢等功能。除此之外，廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)還應(yīng)該滿足如下要求：（1）提供實(shí)際案例的能力以及創(chuàng)建具有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力的商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)平臺(tái)支持B/S模式，可以實(shí)現(xiàn)可視化的管理和開發(fā)；（2）根據(jù)MapReduce分布式數(shù)據(jù)計(jì)算框架和HDFS分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的告訴訪問以及快速運(yùn)算；（3）建立基于MPP架構(gòu)和列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)PB級(jí)的數(shù)據(jù)分析，建立HHDFS技術(shù)擴(kuò)展與封裝的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)PB級(jí)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理與分析。

其次，性能方面的要求。廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、查詢等方面的要求，因此，大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須有靈活、可控、可擴(kuò)容的機(jī)制，同時(shí)在性能方面還需要滿足如下要求：（1）數(shù)據(jù)加載速度方面，數(shù)據(jù)加載速度不能小于1TB/h；（2）數(shù)據(jù)處理速度方面，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的處理速度不能小于1TB/h；（3）復(fù)雜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方面，復(fù)雜指標(biāo)的處理，統(tǒng)計(jì)和計(jì)算速度不能小于15s。

3.2 廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)內(nèi)容

廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)包含如下內(nèi)容：一是大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)；二是個(gè)性化門戶的建設(shè)。其中，以個(gè)性化門戶建設(shè)尤為重要，差異化策略是廣電行業(yè)競爭的重要策略。因此，廣電大數(shù)據(jù)門戶建設(shè)，必須注重個(gè)性化和差異化。

首先，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。構(gòu)建廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)，需要考慮廣電行業(yè)的發(fā)展，未來可能出現(xiàn)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型需求，因此，大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)架構(gòu)，體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)全面、技術(shù)先進(jìn)、便捷開放的特點(diǎn)。廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)內(nèi)容有：研究平臺(tái)的搭建、運(yùn)維平臺(tái)的構(gòu)建、安裝操作系統(tǒng)、平臺(tái)部署、節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)增減、MapReduce作業(yè)管理、平臺(tái)監(jiān)控、參數(shù)調(diào)優(yōu)、平臺(tái)配置、挖掘工具、系統(tǒng)算法等。

其次，廣電大數(shù)據(jù)個(gè)性化門戶建設(shè)。個(gè)性化門戶建設(shè)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)擁有的數(shù)據(jù)收集、整合、分析的能力，建立廣電企業(yè)個(gè)性化門戶。個(gè)性化門戶的建設(shè)，對(duì)于用戶數(shù)據(jù)的收集和分析十分重要，其中包括：用戶的訪問記錄、用戶聊天數(shù)據(jù)、論壇發(fā)帖等數(shù)據(jù)信息，將這些數(shù)據(jù)信息通過去格式化的方式進(jìn)行整合、存儲(chǔ)，使用行為、關(guān)系、語義、視覺等不同的算法工具，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以此為基礎(chǔ)建設(shè)個(gè)性化門戶。大數(shù)據(jù)平臺(tái)下，利用強(qiáng)大的云計(jì)算能力，可以將廣電用戶根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，以此為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的精準(zhǔn)推薦，給予用戶個(gè)性化的選擇。通常情況下，個(gè)性化門戶建設(shè)需要注意以下內(nèi)容：（1）用戶行為數(shù)據(jù)分析。廣電大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，主要在于利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，收集用戶數(shù)據(jù)，分析用戶喜好和行為，用戶行為數(shù)據(jù)主要有瀏覽業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、回看業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、點(diǎn)播業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、廣告業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、直播頻道業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、時(shí)移業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等；（2）點(diǎn)播、直播過程中的關(guān)聯(lián)推薦。所謂關(guān)聯(lián)推薦，是指根據(jù)大數(shù)據(jù)收集到的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析用戶的行為和喜好，建立用戶喜好模型，根據(jù)用戶喜好內(nèi)容進(jìn)行相關(guān)聯(lián)內(nèi)容的推薦，向用戶推薦感興趣的內(nèi)容，提升用戶的滿意度，同時(shí)根據(jù)用戶喜好，也可以提升廣告的投放精準(zhǔn)度；（3）互聯(lián)網(wǎng)的用戶分析。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)媒體十分普及，人們利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)獲取感興趣的信息。因此，用戶數(shù)據(jù)的收集也離不開互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)，深入挖掘用戶喜好，從移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、廣電網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)三網(wǎng)相融合，收集用戶數(shù)據(jù)，為片源引進(jìn)、廣告投放、內(nèi)容制作、收視率評(píng)估等工作內(nèi)容提供數(shù)據(jù)支持。個(gè)性化推薦的出現(xiàn)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最好體現(xiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代，根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和點(diǎn)擊行為，通過數(shù)據(jù)分析可以獲得用戶的喜好，向用戶推送感興趣的內(nèi)容。近年來，各大媒體門戶網(wǎng)站或者移動(dòng)媒體等都借助大數(shù)據(jù)的信息收集和分析能力，發(fā)覺用戶喜好，推送相關(guān)節(jié)目，提升用戶的滿意度。

4.大數(shù)據(jù)技術(shù)在廣電領(lǐng)域的應(yīng)用

4.1 在廣電系統(tǒng)運(yùn)維管理方面的應(yīng)用

運(yùn)維管理是大數(shù)據(jù)技術(shù)在廣電系統(tǒng)的應(yīng)用方面之一。由于廣電領(lǐng)域涉及到許多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的存在容易增加廣電系統(tǒng)運(yùn)維的難度。隨著科技的不斷發(fā)展和進(jìn)步，廣電行業(yè)面臨越來越多的數(shù)據(jù)信息，為了更好地對(duì)廣電系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行管理和維護(hù)管理，需要廣電企業(yè)轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的管理模式。具體而言，以數(shù)字化模式為基礎(chǔ)，建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)行節(jié)目制作、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等內(nèi)容。廣電系統(tǒng)由多個(gè)平臺(tái)構(gòu)成，包括批量步數(shù)平臺(tái)、批量安裝操作、運(yùn)維平臺(tái)、作業(yè)管理平臺(tái)等。大數(shù)據(jù)技術(shù)在廣電系統(tǒng)中的應(yīng)用，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，可以及時(shí)定位發(fā)生故障的位置，運(yùn)維管理工作效率得到提升。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)廣電系統(tǒng)運(yùn)行情況的實(shí)時(shí)分析，可以及時(shí)了解系統(tǒng)的運(yùn)行情況、負(fù)載情況，對(duì)系統(tǒng)問題做出科學(xué)預(yù)測，可以有效排除一些故障，做到早發(fā)現(xiàn)、早治理，為廣電系統(tǒng)的正常運(yùn)行提供可靠保障。

4.2 在廣電業(yè)務(wù)運(yùn)營管理方面的應(yīng)用

廣電行業(yè)對(duì)于業(yè)務(wù)運(yùn)營的要求主要有：對(duì)電視、互聯(lián)網(wǎng)、新媒體等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、整合、分析，借助這些數(shù)據(jù)分析，對(duì)用戶的喜好和行為進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果開展各項(xiàng)業(yè)務(wù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以將這些數(shù)據(jù)信息在大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合分析，完成用戶偏好的合理預(yù)測，建立視頻模型。例如，根據(jù)用戶瀏覽數(shù)據(jù)，可以模擬用戶畫像，對(duì)用戶的年齡、喜好、內(nèi)容等進(jìn)行智能分類，根據(jù)不同分類給出智能推薦。此外，用戶的數(shù)量、收視時(shí)長等信息，可以成為決策數(shù)據(jù)，為廣電業(yè)務(wù)運(yùn)營給出科學(xué)的指導(dǎo)。在實(shí)際運(yùn)作過程中，使用MapReduce分布式計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的快速訪問和高速運(yùn)算。使用MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。使用HDFS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。可以看出，大數(shù)據(jù)技術(shù)，使廣電系統(tǒng)可以更加精準(zhǔn)地分析用戶的喜好，做到有針對(duì)性地投放推薦內(nèi)容，滿足用戶需求，提升用戶滿意率。

4.3 在廣電用戶數(shù)據(jù)管理方面的應(yīng)用

建設(shè)個(gè)性化門戶，需要做好用戶數(shù)據(jù)的管理工作，加強(qiáng)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的利用，將用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析，對(duì)用戶的偏好和行為做出科學(xué)預(yù)測。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以加強(qiáng)對(duì)廣電用戶數(shù)據(jù)的管理。首先，借助網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)同用戶的溝通交流，獲得用戶數(shù)據(jù)。目前，廣電企業(yè)對(duì)于用戶數(shù)據(jù)的收集，以網(wǎng)絡(luò)用戶為單位，通過采樣模式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和分析，可以使用收集到的有限數(shù)據(jù)，反映用戶的收視情況。近年來，手機(jī)、平板的普及，移動(dòng)設(shè)備的使用廣泛，必然會(huì)帶來一批移動(dòng)用戶，面對(duì)這種情況，廣電企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、廣電網(wǎng)絡(luò)三網(wǎng)的互動(dòng)和融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的共享，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶的共性和個(gè)性進(jìn)行挖掘，引導(dǎo)廣電企業(yè)進(jìn)行片源引入、收視率評(píng)估、內(nèi)容制作等工作。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，使許多收視數(shù)據(jù)被合理地收集和利用起來，加強(qiáng)了對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析和利用，用戶數(shù)據(jù)價(jià)值得到發(fā)揮，同時(shí)提升廣電企業(yè)決策水平。

4.4 在新聞輿情分析與智能選題方面的應(yīng)用

通過探針和爬蟲手段，主動(dòng)抓取主流新聞網(wǎng)站、論壇、博客、微博、微信、移動(dòng)客戶端等網(wǎng)絡(luò)媒體的各種信息數(shù)據(jù)，通過對(duì)海量的數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，提取出隱含的巨大信息，提供關(guān)鍵性的市場數(shù)據(jù)，從而可實(shí)現(xiàn)輿情引導(dǎo)、輿情管控，支持新聞發(fā)現(xiàn)和傳播效果分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)媒體的傳播效果分析挖掘，還可對(duì)熱點(diǎn)新聞推薦、熱點(diǎn)微博線索、相似事件關(guān)聯(lián)、熱點(diǎn)變化趨勢、輔助事前報(bào)道選題，支持用戶參入分析（閱讀/分享/評(píng)論等），用戶關(guān)注度及傾向性分析挖掘等。

結(jié)語

在媒體融合大潮中，廣電行業(yè)面臨著一場劃時(shí)代的創(chuàng)新革命，從媒體的內(nèi)容形態(tài)、傳播途徑到發(fā)布接收方式都發(fā)生了顛覆性的變革，廣電媒體應(yīng)該充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，研發(fā)建設(shè)適應(yīng)廣電應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從IT時(shí)代向DT時(shí)代的融合轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)

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