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大数据在广播电视监测技术中的应用

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摘要:社会在不断地发展，我国的互联网技术也在飞速发展，国内的广播电视行业也在蓬勃发展，多样化的表现形式使得广播电视监测的难度与日俱增，也使得广播电视监测的数据量呈直线上升的趋势。这样的背景要想提升广播电视监测的工作效率，就要从海量的数据中提取到有用的信息，而大数据技术正是目前提取信息的主流技术，可以极大程度地提升广播电视监测工作的效率。因此通过阐述大数据的几项关键技术，分析了目前我国广播电视监测出现的问题，提出了利用大数据技术推进广播电视监测工作的相关策略，旨在提升我国广播电视监测的效率及质量。

关键词:大数据技术;广播电视监测;现状;策略

IT技术快速发展，网络电视、IPTV、手机电视等很多新型的网络传输方式也在不断地冲击着我国传统的广播电视行业，网络成为目前广播电视节目的核心载体。随着互联网的不断推进，我国传统的广播电视行业也逐渐向新媒体的方式演变，逐渐出现了以技术为主要服务内容的监测模式。

一、大数据关键技术

1.1信息预处理技术

这里说到的预处理技术就是把提取到的数据进行筛查及清洗、数据抽取的过程，即数据集成，是结构化数据或复杂非结构化数据的同质化，对以后的数据分析起到了很好的作用。数据清洗是指可分配数据的删除和有用数据的保留。在当今社会，Datastage和Powercenter是该行业的两个主要部分，它们能够根据数据结构从简单到困难地收集、转换和分发大量的数据，从而有效地处理大数据。

1.2数据管理及存储技术

数据管理是指利用计算机硬件和软件进行数据采集、存储和处理的过程，数据管理可以很好地体现数据的功能，数据管理的重点是数据组织。从最初的手工管理到文件系统，再到目前的数据库系统，共经历了3个阶段。在数据库系统中采用了数据结构，不仅显示了数据间的关联，而且在数据修复和扩展更新方面也有一定的优势。它还具有保证数据独立性、安全性和完整性的优点，从而可以提高数据管理的效率。

1.3数据挖掘及分析技术

数据挖掘涉及人工智能、模式识别、机器学习和统计学等多个方面。数据挖掘是指利用算法在大量的数据信息中有哪些信誉好的足球投注网站有用信息的过程。以计算机科学为数据挖掘的主体，主要采用统计学、在线分析与处理、检索、机器学习、专家系统、模式识别等方法来实现检索目标。检索到的信息被广泛应用于企业管理、生产控制、市场分析和工程设计等领域。

二、我国广播电视监测存在的问题

2．1相关业务平台升级困难

目前广播电视监测系统涉及的领域和学科日益增多，系统的硬件也在不断升级，由此我们要在监测的过程中根据数据库的环境及操作环境进行变化处理，具体业务系统将自动升级并移植到新的平台上，从而影响整个业务系统。但是由于广播电视监控系统的软件版本和硬件配置缺乏统一规划，许多系统在后期的对接过程中都会遇到问题，因此增加了硬件性能提升的难度。

2．2系统之间缺乏互联性

从目前情况看，我国广播电视的监测工作还存在着诸多问题。目前，各省级广播电视监测体制高度独立，缺乏针对性。如果某地广播电视监测系统发生故障，将会对该地区的工作造成巨大的影响。另外，国家广播电视总局监察中心和地方监察部门呈树形结构，极易发生分支机构断裂。假如某一链路信号传输出现问题，那么会给下级部门的监管造成不良影响，隔离下游部门的监管，导致不能及时反馈广播电视的监管，进而降低了监管系统的效率。

2．3业务类型过于复杂庞大

我国广播电视监管体制在不断完善，监管范围越来越广，现阶段需要完成的业务量很大。目前，一般的广播电视监管系统包括安全播出系统、广告监管系统、广播电视内容监管、新媒体监管等子系统。相应的管理方法让系统业务类型变得非常复杂，而且服务器数据的覆盖面积也非常庞大，从而造成整个系统任务过重。同时，不同任务的处理和应用接口也非常复杂，加大了广播的监管难度，而且工作过程也变得更加复杂。

2．4资源的分布和利用不均

从目前情况来看，人们对广播电视的监测和监管的十分重视。在监测和管过程中，既要依靠现有制度，又要认识待命制度的作用。如果现有系统存在问

题，人们需要花费很长时间来修复现有系统，而且还要认识到备用系统的作用，一旦遇上问题，相关部门可以直接切换到备用系统，避免强制中断广播电视的监测和监管，有效提高了监测和监管的效率。然而在这一过程中，由于系统中还存在许多子系统，仍然存在许多主机资源没有得到合理利用和充分利用的情况。

三、利用大数据技术推进广播电视监测工作的相关策略

3．1运用大数据技术采集监控信息

大数据信息技术在广播电视监测过程中的应