王許文

（國家廣播電視總局二八一臺(tái)，昆明 650051）

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)的普及性使用引發(fā)了數(shù)據(jù)信息量的暴增，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)受到了重點(diǎn)關(guān)注與應(yīng)用。對于廣播電視監(jiān)測來說，在大數(shù)據(jù)背景下，需要監(jiān)測的數(shù)據(jù)信息量、復(fù)雜程度顯著提升。為了保證監(jiān)測質(zhì)量，并降低相關(guān)從業(yè)人員的工作量，在該環(huán)節(jié)中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)是必然選擇，需要依托大數(shù)據(jù)技術(shù)展開廣播電視監(jiān)測方法的優(yōu)化。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)與廣播電視監(jiān)測的簡述

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)主要指大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，其內(nèi)容包含著各類大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)指數(shù)體系等大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)更多的圍繞著智慧城市、交通、醫(yī)療、城市規(guī)劃等多種領(lǐng)域展開應(yīng)用，并不斷擴(kuò)展至其他行業(yè)。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠完成海量復(fù)雜數(shù)據(jù)收集整理與深入挖掘，了解數(shù)據(jù)間的關(guān)系，為最終決策的形成提供支持，保證決策科學(xué)合理。

1.2 廣播電視監(jiān)測

廣播電視監(jiān)測是依托廣播電視傳輸和覆蓋，廣播電視監(jiān)測事業(yè)是伴隨著廣播電視傳輸和覆蓋事業(yè)發(fā)展而發(fā)展。當(dāng)前，廣播電視監(jiān)測的主要任務(wù)包括：監(jiān)督檢查廣播、電視電波發(fā)射特性；監(jiān)測廣播電視系統(tǒng)播出質(zhì)量；收測廣播、電視信號(hào)接收效果；查明干擾與查明非法電臺(tái)；收測國外電臺(tái)對我廣播情況；收測頻譜負(fù)荷；與有關(guān)國家交換收測資料；觀測電波傳播情況等。為了在保障監(jiān)測質(zhì)量的基礎(chǔ)上降低相關(guān)從業(yè)人員工作量，在工作中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)極為必要，也是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

2 面向廣播電視監(jiān)測的大數(shù)據(jù)技術(shù)分析

2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)形式更多，原有的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式難以滿足現(xiàn)有需求。此時(shí)，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)揮出了重要作用，特別是云存儲(chǔ)技術(shù)，能夠完成海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的長時(shí)間存儲(chǔ)。在云存儲(chǔ)技術(shù)中，包含著通用云存儲(chǔ)（文件云＼集群NAS）和視頻云存儲(chǔ)這兩種常見模式，在當(dāng)前得到了大范圍的使用[1]。其中，在通用云存儲(chǔ)中，主要引入了集群技術(shù)、虛擬化技術(shù)、分布式存儲(chǔ)技術(shù)，能夠?qū)⒋鎯?chǔ)資源虛擬化；在視頻云存儲(chǔ)中，主要引入了集群應(yīng)用、負(fù)載均衡、虛擬化、云結(jié)構(gòu)化、離散存儲(chǔ)等技術(shù)，相比于通用云存儲(chǔ)而言，有著更好的性能以及更高的存儲(chǔ)量。

2.2 數(shù)據(jù)清洗技術(shù)

利用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，能夠提升數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量，并使得數(shù)據(jù)更適合挖掘，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)挖掘分析提供支持。在實(shí)際的操作中，需要對現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫進(jìn)行整理，并對其中數(shù)據(jù)信息的真實(shí)性、有效性展開檢查。在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，對其中包含的重復(fù)部分、冗余部門完成剔除，防止由于人為篡改編輯而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫真實(shí)性降低的問題發(fā)生。同時(shí)，依托ETRTG等數(shù)據(jù)清洗程序，能夠限定對數(shù)據(jù)清洗的訪問權(quán)限，進(jìn)一步保證數(shù)據(jù)的有效性與可靠性[2]。

2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從大量的、不完全的、多形式的數(shù)據(jù)中提取出隱含信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的最大化利用。在這一過程中，可以依托統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等工具完成數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析。從實(shí)踐操作的角度來看，數(shù)據(jù)挖掘過程反復(fù)且循環(huán)，具體來說，若是某一步驟未達(dá)到預(yù)期目標(biāo)時(shí)，則必須要再次返回前期步驟得完成重新調(diào)整與執(zhí)行，直至達(dá)到理想目標(biāo)。

2.4 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

在數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的支持下，能夠?qū)?shù)據(jù)信息以更加直觀、容易理解的方式呈現(xiàn)出來，方便使用與進(jìn)一步分析。大前，常用的數(shù)據(jù)可視化形式包括指示卡、折線圖、柱形圖、條形圖、扇形圖、面積圖、數(shù)據(jù)透視表、散點(diǎn)圖、氣泡地圖、樹形圖。在操作中，可以使用UDRE等數(shù)據(jù)可視化軟件完成。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在廣播電視監(jiān)測中的具體應(yīng)用探究

3.1 監(jiān)控信息的采集

依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠完成廣播電視數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建。在系統(tǒng)中，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、信息檢索、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等技術(shù)的融合，能夠?qū)Ξ?dāng)前多種網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)中的數(shù)據(jù)信息展開分析與管理。其中，系統(tǒng)中的信息監(jiān)控采集單元能夠通過采集互聯(lián)網(wǎng)信息，實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)更新；采集監(jiān)控信息單元通過對網(wǎng)絡(luò)存在的多語言信息數(shù)據(jù)的采集與分析，能夠確定國內(nèi)外其他勢力或是敵對勢力的動(dòng)態(tài)信息，特別是在當(dāng)前香港暴動(dòng)的背景下，該模塊發(fā)揮著重要的作用。在廣播電視數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)中，由于引入了大數(shù)據(jù)技術(shù)，因此能夠?qū)Σ煌问降男畔?shù)據(jù)（文字、圖片、音頻、視頻等）展開整合分析，并將其保存至數(shù)據(jù)庫中，為后續(xù)決策提供充足參考信息。

3.2 停劣播分析

結(jié)合上文的分析能夠了解到，監(jiān)測廣播電視系統(tǒng)播出質(zhì)量等內(nèi)容也是廣播電視監(jiān)測工作的重點(diǎn)環(huán)節(jié)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，廣播電視監(jiān)測就能夠更好的完成相應(yīng)工作，實(shí)現(xiàn)對停劣播的分析與原因挖掘，為廣播電視系統(tǒng)播出質(zhì)量的提升及服務(wù)優(yōu)化提供參考。在這一過程中，需要結(jié)合數(shù)據(jù)庫中有關(guān)于節(jié)目播出的歷史數(shù)據(jù)，完成停播事故的次數(shù)、頻率、情況等信息的分析，確定不同時(shí)段廣播電視播放事故的產(chǎn)生原因。在此基礎(chǔ)上，落實(shí)薄弱環(huán)節(jié)的加強(qiáng)與管理優(yōu)化，能夠達(dá)到提升廣播電視節(jié)目播放質(zhì)量、降低播放事故發(fā)生概率的效果。

3.3 內(nèi)容監(jiān)測

監(jiān)測廣播電視節(jié)目或是網(wǎng)絡(luò)視聽節(jié)目的播出內(nèi)容也是廣播電視監(jiān)測工作中的重要內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)展開音頻、數(shù)字圖像的處理，以及網(wǎng)絡(luò)視聽節(jié)目內(nèi)容的分析，能夠?yàn)橄嚓P(guān)部門的決策判斷提供直觀的、充足的參考信息。以音頻處理分析來說，其流程主要如下：音視頻的輸入；特征提?。蝗斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)分類；分類結(jié)果輸出。其中，在音頻特征的提取中，普遍會(huì)使用F0（基頻）和MFCC完成[3]。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類中，需要依托基于誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)分類模型完成。在該環(huán)節(jié)中，應(yīng)當(dāng)引入三層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其具備精度更高的非線性逼近函數(shù)，因此可以對相對復(fù)雜的音視頻展開合理分類，進(jìn)一步保證分類結(jié)果輸出的有效性。

3.4 監(jiān)控信息的處理

結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及現(xiàn)有媒體技術(shù)，能夠完成原始數(shù)據(jù)信息的過濾與處理。同時(shí)，還能夠自動(dòng)完成監(jiān)測信息的內(nèi)碼轉(zhuǎn)換，推動(dòng)其迅速變化為智能模式，以此構(gòu)建起完整的監(jiān)測信息樹。例如，在實(shí)際的廣播電視監(jiān)測工作中，可以依托自動(dòng)技術(shù)完成關(guān)鍵詞的提取，并在此基礎(chǔ)上落實(shí)分類處理，最終形成分類模型。

除了自動(dòng)形成模型外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還支持信息數(shù)據(jù)的人工記錄，能夠保證相關(guān)工作人員可以結(jié)合實(shí)際情況手動(dòng)編輯、更新數(shù)據(jù)信息。另外，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，可以實(shí)現(xiàn)海量、復(fù)雜、多源數(shù)據(jù)的自動(dòng)化過濾，避免下載垃圾文件的問題發(fā)生。

3.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

在廣播電視監(jiān)測系統(tǒng)中，包含著信息檢測分析單元，主要完成了多源信息的檢索、監(jiān)督管理。在完成數(shù)據(jù)的采集后，能夠立即展開數(shù)據(jù)分析，保證數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量；依托系統(tǒng)中的信息導(dǎo)航服務(wù)單元，可以自動(dòng)進(jìn)行監(jiān)管信息報(bào)告的規(guī)范性形成，并確定各項(xiàng)信息之間的關(guān)系；利用搜索功能，能夠迅速提取系統(tǒng)中保存的違規(guī)信息，并完成網(wǎng)絡(luò)視聽節(jié)目的監(jiān)管，一旦覺察出違規(guī)信息，可以立即反應(yīng)并展開制止，避免惡性事件及其影響的進(jìn)一步發(fā)展。

結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，廣播電視監(jiān)測還可以實(shí)現(xiàn)播放信息的事后查證。例如，依托錄像信息擴(kuò)大檢索范圍，可以更準(zhǔn)確的完成影響區(qū)域、用戶數(shù)量的確定；根據(jù)歷史事故信息以及發(fā)射機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，能夠?qū)崿F(xiàn)播放事故的預(yù)測等等。

4 結(jié)束語

綜上所述，為了保證廣播電視監(jiān)測的與時(shí)俱進(jìn)，在工作中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)極為必要。通過在監(jiān)控信息的采集、停劣播分析、內(nèi)容監(jiān)測、監(jiān)控信息的處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中引入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗技術(shù)等面向廣播電視監(jiān)測的大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升了廣播電視監(jiān)測工作的質(zhì)量，保證了相應(yīng)工作模式的先進(jìn)性，同時(shí)也降低了相關(guān)從業(yè)人員的工作量，推動(dòng)了廣播電視行業(yè)整體服務(wù)的升級(jí)。