基于大数据挖掘的广播电视监测技术研究

基于大数据挖掘的广播电视监测技术研究

帕孜来提·吐尔逊

新疆维吾尔自治区广播电视局安全监测中心830000

摘要 :随着计算机网络技术的不断发展，计算机网络在人们的生产和生活中应用得越来越广泛，对人们的生活方式和工作方式都产生了很大的影响，特别是对广播电视行业来说，传统的广播电视监测技术已经无法满足时代的发展要求。大数据时代的到来使得人们对信息数据处理的要求越来越高。本文主要介绍了广播电视监测系统的概念和特点，并对大数据数据挖掘技术在广播电视监测系统中的应用进行了分析和研究，希望能够为相关工作者提供一些参考和建议。

关键词: 大数据挖掘、广播电视、监测技术

引言：互联网技术和计算机技术已经渗透到了各个行业领域。在广播电视行业中，广播电视的监测系统也逐渐发展成为了大数据挖掘系统，通过大数据挖掘技术可以更好的监测和管理广播电视信号，提高广播电视信号的传输质量。在大数据挖掘中，数据的收集和处理是其中的关键部分。在大数据时代，数据挖掘技术在广播电视监测中得到了广泛应用。

一、基于大数据挖掘的广播电视监测技术概述

广播电视监测系统是指利用计算机技术对广播电视信号进行监测和管理，并根据实际情况分析广播电视信号传输中存在的问题。广播电视监测系统能够有效的提高广播电视信号的传输质量，减少广播电视信号传输中存在的问题，确保广播电视信号可以更好地满足人们的生活需求。

信息技术已经渗透到了各个行业领域，大数据时代的到来也对各行各业产生了很大的影响。广播电视监测是对广播电视信号进行监测和管理的主要手段，在广播电视监测系统中，通过大数据挖掘技术可以获取更多的有用信息，提高广播电视信号的质量，从而为广大人民群众提供更加优质的服务。大数据挖掘为广播电视监测提供了更全面、深入和准确的信息，有助于提升节目质量、满足观众需求、提高运营效率和推动行业发展。

二、大数据挖掘在广播电视监测应用中存在的问题

大数据挖掘依赖于高质量和完整的数据。然而，在广播电视监测中，数据可能存在噪声、缺失值或不准确的情况，这可能影响分析结果的准确性和可靠性。在广播电视监测系统中，数据的安全性是保障系统正常运行的关键因素。在大数据时代，数据的安全问题已经引起了社会各界的高度重视。在实际工作中，广播电视监测系统会产生大量的数据信息，如果这些信息没有进行有效处理和存储，那么就会造成数据信息的丢失或泄露。因此，在大数据时代下，广播电视监测系统需要建立完善的数据存储机制，避免因为数据丢失而造成安全隐患。

三、基于大数据挖掘的广播电视监测技术研究

（一）强化数据挖掘与分析

数据挖掘是一种基于数据分析的技术，它可以在海量的数据中发现隐藏的规律和知识，并应用到实际问题中。在大数据时代，数据挖掘技术已经成为了研究和解决问题的重要手段。广播电视监测系统中所涉及到的数据量非常庞大。数据挖掘技术就是针对这些数据进行处理和分析，从大量数据中提取有价值的信息。在广播电视监测系统中，所涉及到的数据量非常大，如果仅仅采用传统的统计和分析方法，会导致系统运行效率低下。而数据挖掘技术可以在短时间内对海量数据进行分析和处理，从大量数据中提取出有用信息，提供更好的决策支持。

例如，可以根据实际需求和使用环境的不同选择不同的算法。在对广播电视信号进行监测时，我们可以将传统的广播电视监测系统与大数据数据挖掘系统相结合，从而提高广播电视监测的效率和质量。可以在广播电视监测系统中加入智能感知技术和网络传输技术，利用网络传输技术来提高监测效率，从而提高对广播电视信号的监测和管理水平。同时，可以利用数据挖掘技术来提高对广播电视信号的分析能力，从海量数据中发现一些潜在的广播电视信号质量问题，从而提高对广播电视信号质量的监测和管理水平。

（二）保证数据安全

随着信息技术的不断发展，大数据技术在各个领域中都得到了广泛的应用，但是在实际的工作中，由于广播电视监测系统的特点，因此在对大数据进行挖掘时，往往会存在着一些安全问题。首先，对相关技术人员来说，要不断提高自身的专业素养和综合素质，不断提高自身的安全意识。其次，对于大数据进行挖掘时要严格遵守国家相关法律法规，确保大数据挖掘工作的合法性和规范性。最后，要做好大数据安全管理工作，确保大数据平台的安全性和稳定性。

例如，可以采用MapReduce是一种并行编程模型，实现对数据采集、数据预处理、数据计算和数据分析的统筹。通过对大量数据的处理，可以更好的完成监测系统中的数据处理工作。在广播电视监测系统中，利用 MapReduce模型可以实现大数据并行计算，提高了系统的运行效率。对采集到的数据进行预处理和清洗，去除噪声、错误和冗余信息，提高数据质量和可用性。

（三）强化数据集成

广电检测数据集成对于提高监测效果、支持决策制定、提升服务质量、保障安全合规、增强竞争力和推动创新都具有重要意义。要强化广电检测数据集成，提高数据的可用性和价值，为广电行业的决策和发展提供有力支持。运用数据挖掘技术，从广播电视数据中提取有意义的特征，基于历史数据和分析结果，预测广播电视行业的发展趋势，为决策制定提供数据支持和洞察。征、视频内容分析、观众反馈等。

例如，对数据进行有效处理和分析，基于历史数据和分析结果，对数据进行分类和处理，实现对数据集成和整合，建立科学合理的评价指标体系，提高广播电视监测系统的应用效果。通过特征分析，发现数据中的模式和关系。利用机器学习和深度学习算法，对广播电视数据进行分类、预测和模式识别，提高监测的准确性和智能化水平。建立监测和评估机制，定期评估数据集成的效果和性能，发现问题并及时进行改进和优化。

总结：随着大数据时代的到来，广播电视行业也逐渐发展成为了大数据挖掘系统，在对广播电视信号进行监测和管理中，需要采用科学合理的方法来实现对数据的收集和处理，然后对数据进行分析和挖掘，从而得出更加准确的信息。在当前广播电视监测中存在很多问题，主要包括数据采集过程不科学、数据信息不全面、数据分析效率较低等。要强化广电检测数据集成，提高数据的可用性和价值从而提高广播电视监测的准确性和可靠性。

参考文献：

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