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 据信息中搜索有用信息的过程。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用， 就是将大数据技术应用于广播电视监测分析系统，以 提高工作的效率。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆首先，可以采集监测信息，由监测信 息采集模块来完成。我们可以使用文本挖掘技术和大 数据，结合利用分析技术和互联网搜索，整合和利用广播电视产生的信息资源。同时，充分利用互联网中 的信息资源，形成对应的数据库。大数据技术可以实 时采集监测信息，从而实现对原始数据库的实时更新。 此外，大数据技术可以通过利用各种网络收集的信息 和不同的语言，加强广播电视行业的从业人员对国际上广播电视动态信息的了解。
3． 2 运用大数据技术管理监测信息
数据处理是大数据技术在广播电视监测中应用的 关键内容。在大数据量挖掘文本技术收集相关信息后，可以对信息资源进行过滤和整理，筛选出有价值的
信息，屏蔽掉无价值的信息，对信息资源进行有效的分 类，再将内部代码进行转换，通过智能模式对所监管的信息进行分析和处理，形成最终的系统。如在广播电视监测过程中，对大数据技术进行充分利用，可以自动生成摘要信息，从摘要信息中提取关键词，根据关键词对信息数据进行分类和管理，还可以通过统计等相关规则对数据进行分类和管理。大数据技术的自动分析功能还可以完成有效元数据的自动提取。
3． 3 运用大数据技术分析监测信息
监测信息分析是实现大数据信息应用的关键环节。它一般由分析监测信息模块实现，主要负责相关数据的分析。分析监测信息模块不仅能够对采集和处理的数据进行快速分析，还能够提供一定程度上的检索服务、授权信息的监测，完成最终信息的检索。分析监测信息模块还可以根据实际情况和需要提供相应的信息服务。在大型数据技术中，知识管理技术得到了广泛的应用，实现了信息的快速分析。分析完成后，还可以提供标准化的监测报告，可以清楚地显示数据分析的结果。
四、我省新建综合监管平台现状及功能
4． 1 基本架构
我省综合监管平台( 一期) ，依托云计算的分布式处理、云平台和虚拟化技术建设，包含传统广播电视监管系统、新媒体监管系统、广告监管系统、互联网舆情监管系统等业务。所有系统统一部署于一个云计算平台中，该平台依托于当前最成熟的网络体系，通过虚拟化资源搭建而成，内部虚机依托于 FC 存储实现各业务服务器的基础存储，同时通过高 NAS 存储实现视频资源的高效读取，通过全方位的端口级网络控制实现高效的网络安全防护，确保云计算平台的流畅使用。该系统将全省的传统广播电视节目、IPTV 节目、网络音视听节目等数据进行跨传输方式的整合，形成全省广电大数据资源池。通过分布式系统，完成事件
预警、节目聚类、多维文本索引、低值元素剔除、大数据行为挖掘等分析，从而实现广播电视质量监测、内容监测、广告监测、舆情监管等功能。
4． 2 基本任务
( 1) 完善了原有的安全播出调度指挥功能综合监管平台( 一期) 完美兼容了原有国家广播电视总局调度指挥平台和预警发布系统，同时新建了 数据库，包含全省范围内省市县三级广播电视行业行政资源管理、播出资源管理、传输资源管理，方便了全省各级广播电视安全播出调度指挥工作的开展。( 2) 加强对传统广播电视的监测监管综合监管平台( 一期) 对全省范围内 1 个省级监
测前端、11 个地市级监测前端无线广播电视节目、有线数字电视节目、卫星电视节目、地面数字电视节目进行了系统的监听监看，扩展了原有无线广播电视监测系统的监测范围，并为省局各有关处室开展传统广播电视内容监管工作，提供了必要的技术支持。( 3) 加强对新媒体音视听节目的监测监管综合监管平台( 一期) 对新媒体音视听节目，包括IPTV、互联网电视、互联网持证网站音视听节目等进行监测监管，实现了我省新媒体音视听节目监测监管的技术手段从无到有的突破。( 4) 加强对舆情的监测监管综合监管平台( 一期) 对全省范围内 自办节目进行了实时采集和存储，为实施广告监管、舆情监管和节目评议提供了基础，为开展音视听节目舆情监管创造了前提条件。( 5) 加快工作信息化建设 综合监管平台( 一期) 包含了库存管理、值班管理、媒资管理等功能模块，实现了传统工作的信息化。
五、结束语
随着现代社会的不断发展，信息技术得到空前发展，互联网络和电信、移动网络以及广播电视网络的融合已经成为时代前进、发展的方向。尤其是近几年来， 我国广播电视监测技术水平得到显著提升，不仅最大化地提高了广播电视节目的质量，同时还最大限度地满足了观众的真实需求。同时更多的用户加入到广播
电视的观看中，感受和体验技术升级所带来的视听效果，因此广播电视正面临着前所未有的发展机遇，广播电视监管部门的工作也更加重要。
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论文作者:袁一田
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年13期
论文发表时间:2019/12/9
标签：广播电视论文; 数据论文; 系统论文; 技术论文; 信息论文; 平台论文; 工作论文; 《工程管理前沿》2019年13期论文;