摘要:在大数据技术指导下,很多媒体将转型、极致、智能作为发展目标,在对企业内部的全部系统数据资源进行聚合的基础上进行了对数据的智能化分析、处理以及对能力封装的标准化开放,通过主动、被动智能等多方面手段,使用户感受到了云媒体的业务智能技术。
关键词:大数据技术;云媒体电视业务;智能技术
随着电信网、互联网、广播电视网向数字电视网、宽带通信网、下一代互联网的演进,广电运营商开始面临了电信与互联网运营商的全业务挑战。江苏很多媒体单位顺应三网融合的潮流,在遵循数字电视相关发展规律的基础上研发出了集有线电视、互联网以及通讯功能于一身的云媒体电视。云媒体电视的开通,使用户由传统的“看电视”转变成了“用电视”,为广大群众带来了很多便利。
一、云媒体电视全局业务智能技术的应用
2011年8月1日,体现了三网融合业务的云媒体电视在南京正式进行了开通,使人们从传统的“看”电视,转变成了对电视中包含电视看报、在线游戏、上网冲浪、通话视频等多项功能的运用,首批上线板块包括频道、互联网、万事通、商城、阅读、营业厅等九大板块,其中仅在互联网浏览方面就引进了中国网、新浪网、江苏网等十多个网站,在电视阅读方面提供了近百种报纸和近五十份杂志。具有全媒体、全业务、全服务等特征的云媒体电视,使用户通过电视遥控器便能轻松享受到各种便利的服务。为了提升用户的智能体验,促进融合业务运营更加持久、高效、稳定、规范,很多媒体单位基于大数据下建设起了云媒体电视全局业务智能系统,给融合业务的智能化进行提供了强有力的保障。云媒体电视的全局业务智能系统主要采用了基于数据服务总线以及ETL总线的分层架构模型。整个系统主要由基础数据层、数据处理层、数据存储层、分析引擎层业务应用层构成。在全局业务智能技术的支撑下,南京有效开发了多项功能来帮助用户对智能化进行体验,例如,搭建了零频道,用户在遇到困难时只需按遥控器上的“0”便能转到对应的帮助界面,在提供文字帮助的同时借助电视视频操作带给了用户更直观的方法展示,再如智能联想功能的启用,用户在收看节目时只需按下“导航”按键,智能系统便会根据用户平时的观看记录对其喜好、使用特点进行联想分析,随后跳转出专门为其推荐的个性化节目单。
二、云媒体全局业务智能系统建设的具体内容
(一)智能推荐系统的建设
智能推荐系统通过智能分析技术来给云媒体电视提供智能支撑,它主要包括基础数据层、分析引擎层、能力开放层等七层构架。其中,基础数据层的数据来源于CMS、IMS、GIS等数据库系统;数据采集层通过自动化批量处理来进行数据采集、转化、处理;海量数据处理层对一些用户、地域、账单消费信息及平台服务等基础数据进行采集,形成统一的客户视图;分析引擎层通过对客户模型的深入分析与建立来生成特征标签库,以标签来对不同客户的特征进行反应;推荐管理层主要用来进行推荐策略、任务的管理以及对目标用户进行分类;能力开放层实现了对协议转换适配、通道配置的管理,使职能分析能力封装以标准接口形式对外开放;业务应用层将智能分析的结果实践到个性化门户的定制当中,通过分析报表对效果进行评估。
(二)智能导航系统的建设
智能导航系统将用户关注的内容作为中心,打通了直播和点播、时移、增值业务间的通道,使导航更具个性化与人性化,突破了传统电子节目导航的单调性。智能导航系统主要由基础数据层、节目搜索和推荐、平台运营层组成。基础数据层包含了节目关联和EIT的管理、EPG信息的采集、数据的发布等多项功能;节目搜索与推荐包含了节目分词的管理、推荐内容的重组、对频道和节目的推荐、对异常的提醒等功能;平台运营层包含了对频道和节目排序、广告、频道详情的管理等功能。
(三)智能搜索系统的建设
很多媒体单位云媒体涉及到了了直播频道、万事通、商城等九大板块的上百个业务,给用户的选择带来了难度。云媒体电视的智能搜索系统能够使用户的搜索更加方便、快捷,从而使各项业务的点击率得到了明显的提高。在智能搜索系统当中还加入了个性化搜索,在用户直接点击搜索时根据对用户行为的分析给出更接近用户喜好的搜索结果;当用户的输入词没有找到相关结果时,系统会根据关联搜索来给出其他结果;当用户的查询词有相关结果时,系统会按照用户喜好对结果进行一定的排列。
(四)智能信息推送系统的建设。每个用户的喜好都是不尽相同的,云媒体电视的智能推送系统会根据用户差异来对相关节目进行不同的推送。它主要包括以下两个应用功能:1、主动弹出式推送。根据对用户平时的收视习惯的分析来通过Web页面推送一些云媒体的新业务、用户订阅信息的更新内容等。内容十分丰富多样。2、用户空间系统的推送。包括用户的信箱、电视信箱、订阅门户等类别的应用信息的推送,通过Web页面对个人用户空间进行个性化、图文并茂的展示。
三、总结
大数据技术相较于传统的数据库应用,对数据的处理量更大、实时性更高,同时还可以对一些非结构化的数据进行处理。立足于大数据的基础上的云媒体电视全局业务智能技术,能够有效地解决用户选择难的问题,为用户提供了更具有针对性、个性化的产品与服务,有效地促进了数字电视产业的发展。
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