王垚+邓逸钰
摘 要：大数据技术相较于传统的数据仓库应用具有更多的优点，比如较高的实时性、非结构化数据处理、更大的数据处理量等。用户在当前的云媒体融合业务的爆发式增长模式下，会出现业务选择困难的情况。针对用户的这种情况，可以整合企业内部的数据系统资源，将各种智能化数据基于大数据进行分析处理，通过被动智能和主动智能等方式让用户切身感受云媒体业务智能服务。
关键词：云媒体 大数据 业务智能技术
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）08（b）-0161-02
云媒体电视是随着三网融合的不断发展而出现的，云媒体电视出现之后，发展势头良好，各项业务发展迅猛，不断推广的各项增值业务使得企业的数据更加的多样化，这样就实现了形态和数量上的飞跃，形成了数量庞大的数据和客户群，出现了信息大爆炸的态势。但是数据没有经过整合和规划，容易出现应用能力低的情况，从而将很多有用的信息淹没掉，用户也因为过于繁多的业务而出现选择困难的情况。为了能让用户在各项业务中有着更好的智能体验，需要用全数据业务来支撑全局业务智能系统。基于大数据系统，可以通过全局业务智能系统来采集、处理大数据，将有价值的信息挖掘出来，通过智能分析技术，结合云电视的不同业务形态，比如点播、直播和增值业务等，对不同的分析引擎进行智能化的调度，然后形成不同的推荐策略。用户可以通过这些不同方式的呈现，更好地体验云媒体的个项业务。
1 云媒体电视基于大数据的全局业务智能技术
云媒体电视代表的是三网融合业务发展的趋势，自从云媒体电视出现后，人们传统的“看”电视变成了“玩”电视，人们可以在电视上进行视频通话、上网、游戏等等。云媒体电视具有全服务、全业务、全媒体等特征，用户通过应用电视遥控器就可以尽情享受云媒体电视提供的各种非常方便的服务。很多媒体单位为了将用户的智能体验提升，同时确保业务运营更加的稳定、有效，会建设基于大数据的云媒体电视全局业务智能系统，这样能为业务智能化提供足够的保障。对于云媒体电视全局业务智能系统来说，它包括的是ETL总线和基于数据服务总线的分层架构模型。业务应用层、分析引擎层、数据存储层、数据处理层和基础数据层组成了整个系统。[1]依托全局业务智能技术的支持，可以将多种功能开发出来，以便用户能得到更好的智能化体验，比如可以设置0按键，用户在遇到困难时可以按一下该按键，这样就能出现帮助界面，用户通过文字提示和电视视频操作能得到更好的方法展示。再比如，用户通过启用智能联想功能可以在看电视节目时只要按了导航按键，系统就会根据用户的日常习惯和爱好进行分析联想，然后推荐给用户专门的个性化节目单。
2 系统建设及所提供的媒体服务
2.1 智能推荐系统
对于智能推荐系统来说，它所采用的是智能分析技术，这样可以更好地支撑起云媒体电视全局业务，对于用户因为云媒体业务量爆发所导致的选择困难具有很好的作用，用户据此能更快地找到自己喜欢和想看的业务，更好地享受智能化所带来的体验。智能分析系统一般来说包括业务应用层、能力开放层、推荐管理层、分析引擎层、海量数据处理层和数据采集层、基础数据层等7个部分，各层需要各自实现各自的功能。基础数据层的数据一般是来自于业务系统、数据仓库和业务平台等。数据采集层，对于分析系统需要的基础数据通过自动化的批量方式进行采集和处理。[2]海量数据处理层，对数据源的基础数据进行采集，比如业务数据、平台服务、用户信息和地域信息等，将其入库，并整合和处理海量的数据，加载时按照已经约定好的接口方式、接口表和周期来进行，这样能形成以客户为中心的视图，将分析所得的数据提供给分析引擎层。分析引擎层，深入分析客户模型然后将其建立起来，这样可以将客户特征标签库生成，然后将面向不同客户的业务应用方向建立起来。对于推荐管理层来说，主要是分类目标客户和管理推荐策略。能力开放层，管理通道配置和进行协议转换适配，封装智能分析能力成标准接口，然后将其开发给对外系统。业务应用层，用户可以通过智能分析结果来进行個性化的定制，通过应用智能联想和悬浮菜单功能，生成分析报表，将应用效果评估包括在报表中，这样才能将应用的价值得出，便于为今后的决策提供必要的参考依据。
2.2 智能导航系统
对于传统的电视节目导航来说，它只是简单的设置了节目直播的时间及名称，没有其他更加有效的导航机制，所以用户只能通过不停地跳台来寻找自己喜欢的节目，对于自己关注的内容难以在短时间内快速找到。智能导航系统可以以用户喜欢的节目内容为导航核心来进行，用户可以通过它将直播和点播、时移和直播间的通道打通，提供给用户的是更加个性化和智能化的导航服务。[3]
2.3 智能搜索系统
用户在云媒体电视上寻找业务时可能会遇到海量的信息，这就使得用户出现选择困难的问题，很多用户因为这个问题而丧失了继续使用云媒体业务的兴趣，又重新回到点播和直播的时代。对于用户使用云媒体业务所遇到的这些问题，可以通过智能搜索系统的建设来解决，这样用户通过智能搜索可以快速找到自己所需的信息和节目。用户的使用率会大幅提高，云媒体各项业务也会因此提高点击率，云媒体业务的ARUP值也能从根本上得到提高。基于大数据的云媒体各项业务数据、点播和直播等会直接对接系统的全局搜索能力，将全局检索库建立起来，将上层搜索应用业务开发定制出来，云媒体业务平台可以将此智能搜索系统建设成为直接的能力部件，搜索的输入和输出接口由SDP平台进行封装，这样可以让后期多屏系统和云媒体业务随时能调用。个性化搜索还被加入到了智能搜索中。[4]
2.4 智能信息推送系统
对于云媒体业务来说，它的业务内容是非常丰富的，同时也会因为各个受众人群的不同而不同，这样就会因为业务的统一而带来操作复杂的问题。智能信息推送系统主要是分类、整理和收集用户的收视行为，然后对用户通过双向网络进行个性化的服务，这样可以将业务的进入过程简化，同时在推送请求中将第三方业务平台内容注入，并和双向网络的个性化信息发布优势结合起来，提供给用户的是更加周到和便捷的服务。通过智能信息推动系统可以在电视屏幕上将用户喜欢的车辆曝光信息、公共缴费信息、电视节目名称等展示出来，用户据此可以得到更加便利的节目收视。[5]用户不用出门就能方便地了解各种信息和咨询，另外，对于用户喜欢的内容还可以进行订购，在用户的空间中只要更新信息就能看到更新后的内容。用户通过该系统可以将自身与云媒体机顶盒终端更加紧密的联系在一起，对数字化电视的发展具有积极的意义。
3 小结
和传统的数据应用相比较，大数据技术具有更加明显的优势，比如具有更高的实时性、更大的数据处理量等，同时还能处理一些非结构化的数据。云媒体电视基于大数据的全局业务智能技术，对于用户选择困难的问题可以轻松解决，同时还能将更加个性化和有针对性的服务提供给用户，对于数字化电视产业的发展具有很好的促进作用。
参考文献
[1] 于涛，钟铁军.浅谈江苏有线云媒体电视的建设与发展[J].有线电视技术.2014，（06）：24-28.
[2] 杨大伟.云媒体电视在苏州有限电视的建设实践[J] .现代电视技术.2015，（01）：100-101.
[3] 耿乃凡.以云媒体电视为基础支撑平台建设智慧城市打造幸福民生[J] .中国广播电视学刊.2012，（05）：18-20.
[4] 张劳模，马颖，王国栋.基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用研究[J] .现代电子技术.2011，（16）：31-34.
[5] 纪慧蓉.大数据信息存储应用[J] .中国高新技术企业.2008，（16）：129endprint
