集成数据挖掘技术的电视台广告管理系统

董玉杰

（长春广播电视台，长春 130000）

集成数据挖掘技术的电视台广告管理系统

董玉杰

（长春广播电视台，长春 130000）

采用针对性更强的广告投放策略能够帮助企业进一步降低成本，提升效益转化比率。在互联网背景下，借助信息技术手段，信息管理系统实现了对电视广告业务的有效管理。然而，电视台采用的传统广告管理系统多以业务为导向，虽整合了多种不同类别的业务模块，却未能实现对原有数据的利用，没有充分挖掘出其中的价值，用以指导并提升广告投放的效率和针对性。为此，文章参考传统电视台广告管理系统的架构，提出集成了数据挖掘模块的电视台广告管理系统框架及相应的设计方案。文章以改善电视台广告系统为核心，以增强广告受众针对性为导向进而给出合理的系统方案，为优化电视台广告管理系统，提升广告业务信息化水平提供了有力参考。

电视广告；信息系统；数据挖掘；系统方案

0　引言

随着互联网技术的发展和智能移动终端的普及，广告业务在内容、形式、投放方式等多个方面都发生了巨大变化，成为厂商和广告商关注的焦点。一些独特的手段如Cookie、A/B测试、数据挖掘等已经被用于改善广告投放针对性，在互联网领域得到普及，并在实践过程中检验了其有效性。

电视媒体作为传统的广告投放平台，虽在同互联网广告业务的竞争中逐渐处于下风，却因其具有固定的广告受众和直观的广告传达模式，依然保有生命力，具有重要价值。为实现对业务信息的整合和高效管理，广告业务管理系统能够直观、清楚地反映完整的工作流程，将客户关系、业务合同、广告发布、内容查询等多项业务内容整合一体，目前被电视台广泛采用。然而，传统管理系统主要以业务为导向，只能优化电视台广告的业务管理，却不能有效弥补电视广告较之互联网广告显露出的两大劣势。首先，原有电视广告的投放针对性不强，虽然能够做到按时段或按价位投放广告，却未能按受众群，以转化率更高的方式有选择地投放广告；其次，降低电视广告，尤其是直销类广告的成本是长期存在的，并被电视台和广告商共同关注的问题。电视台有必要从原有数据中挖掘出用户转化率最高的广告投放模式，对广告类型、时长、时段、播放周期等做出最合理的安排。

数据挖掘技术在提升互联网广告投放针对性方面发挥了重要作用，其思想同样适用于优化电视台广告管理系统，增强广告投放针对性，实现对原有数据的充分利用。通过对已有数据的挖掘，广告商可以进一步提升所投放广告的转化率，更具针对性地选择广告受众群，控制成本的同时创造出更多商机。为此，文章将数据挖掘技术与传统以业务为导向的系统进行结合，给出相应的业务流程及需求分析，提出能够满足当代电视广告业务管理的需求，整合了数据挖掘模块具有统计分析功能的电视台广告管理系统的架构，为优化电视广告业务，探索精细化经营模式提供了参考。

1　广告管理系统的相关技术

1.1系统的业务逻辑实现技术

数据挖掘技术是现在研究领域的重要核心技术，它快速、便捷地从大数据里提取有用的信息，进行企业的规划与优化，是被大部分企业广泛运用的计算机技术。数据挖掘技术是对统计学知识，情报搜集技术，智能学习，制定学习机制和专家预测等的综合运用，能够让电视广告企业在大量数据中提取对于企业有用，并且容易被忽略和隐藏的数据。

数据挖掘技术通过对大量的数据进行挖掘，发现其中的规律，从而得到有用的信息，其主要涉及以下3点：数据搜集、数据分析和数据结果。数据搜集是指在大量的数据里面进行选取，选择有用的信息进行整理，存储在一个数据集中。数据分析是指通过对于数据进行有效的分析，运用可靠的算法，从中得到数据的规律与趋势，主要方法有聚类、分类、关系分析、异常处理等。数据结果就是指按照企业或者顾客想要得到的数据形式进行输出，从而能够让顾客快速地得到满意的处理方案。

数据挖掘由于能快速帮助企业找到合理方案，降低企业成本，因而越来越受到企业的青睐，成为企业发展的重要方向。该技术现在主要有两个派系：第一个是基于统计学知识，运用假设检验等方法进行数据的分析与挖掘。该种方法具有操作简单，能够快速地找到解决方案，但是方法在数据量巨大的情况下，容易导致数据出错，结构差异等后果。第二种方法是通过运用神经网络分析，智能学习或博弈等方法进行深入研究，这些技术的运用能让数据挖掘更快速、便捷地找到最优方案，同时适用于大量数据的处理。另外，数据挖掘技术还结合了最优化理论，动态控制原理，可视化技术等的优势和优点，以提高处理速度与质量。

数据挖掘技术在不同领域之间存在差异，同时计算机技术的进步与各相关领域理论的发展也在促使数据挖掘技术不断提高与完善。考虑到数据挖掘技术处理数据方式的差异性，电视广告业务在进行数据挖掘时也要注重不同方式的运用，才能得到更加合理而有效的结果。

1.2系统的开发技术

电视广告系统主流的系统架构主要采用MVC架构。MVC架构包括模型、视图、控制器3个部分，分别承担不同的功能与任务。模型部分主要负责处理数据的逻辑结构，让数据能够快速地进行存储。视图部分主要功能是负责与用户交互的数据的处理，数据传输的结构的设计等。控制器部分主要运用于用户交互的识别，用户数据输入的控制，同时将数据传输给模型。

电视广告系统的页面端实现技术主要包括JavaScript、Ajax、Json等。JavaScript主要用来处理网页的兼容性，确保系统能够在各种浏览器上被使用。Ajax主要用来进行网页交互性的优化，让网页能够更加快速地处理用户数据。Json主要负责数据的传输，让数据能够快速的进行交换，进一步提升用户体验。

在电视广告系统开发中，一些系统级开发手段还包括Structs2、Spring、Hibernate技术。Structs2实现了MVC的架构，体现了由过滤器处理数据，然后经由拦截器，最后将数据反馈给客户端的完整过程。Spring主要功能在于简化开发与测试的复杂性，帮助快速完成编程工作。Hibernate简化了与数据库的操作，能够让技术人员快速联接数据库系统，进一步提升了开发效率。

2　业务流程及需求分析

电视广告是一种以电视为传播媒介的电子广告形式，具有覆盖范围广，感官刺激强等特点。其发布形式包括但不限于特约播映、资讯传达、普通宣传、公益推广等。电视台对于广告的选择和播放除需要考虑自身效益外，还受到相关法律法规的严格限制，在业务管理上具有复杂性。例如，我国《国家广播电影电视总局令第17号》第二十条对酒类广告的播放做出明确限制，要求每套电视节目每日播放数量不超过12条，19：00至21：00间不超过2条。因此，电视台往往采用信息系统实现对广告信息的管理和播放模式的安排。

集成数据挖掘技术的电视台广告管理系统的业务流程主要涉及两个方面，分别是广告业务管理和数据分析支持。其中，广告业务管理即实现对涉及电视广告业务各方面的综合化管理，包括办公人员管理、客户关系管理、广告排期、发布管理、业务合同管理等多个模块。该业务流程已基本在传统电视台广告管理系统中得到实现；而数据分析支持在于不光能对系统内数据进行基本的统计、分析，还能够通过数据挖掘技术提升广告投放覆盖率，优化广告内容配置，提升投放效率与目标针对性，进而达到更满意的广告宣传效果，为电视台和广告商带来更多利润。因此，系统必须做到：

（1）数据信息安全。系统对数据信息的管理要做到完整、精确、唯一；系统运行过程中，要保证数据信息的使用安全、传输安全和存储安全；后台数据库应具有一套完整的数据备份机制，同时对敏感信息或业务涉及到关键数据进行加密处理；对数据挖掘所得结果的使用要考虑相应的隐私保护策略。

（2）保证系统健壮性。系统应具有较强的容错能力和高负载能力，能够应对业务变化造成的数据量激增等特殊情况；集成数据挖掘技术的功能模块在大数据环境下依然能够保证较好的工作能力。

（3）充分满足使用需求。系统应根据既定业务实现所需的各项功能，并能够在未来对功能进行扩展或更新，以适应新业务的出现或原有业务的变化。

（4）满足使用体验要求。系统应具有美观的用户界面和友好的用户操作体验，能够引导系统使用者轻松、高效地进行操作。

3　集成数据挖掘的电视广告业务系统架构

结合前文分析，本节给出相应的系统架构。集成数据挖掘的电视广告业务系统是B/S架构下，兼具日常电视广告业务管理能力和面向业务的数据挖掘服务的信息管理系统。数据在整个系统中扮演最为重要的角色，而数据挖掘功能的实现则借助于系统内部各模块间的相互配合。

图1　集成数据挖掘的电视广告业务系统架构

如图1所示，系统主要包括9个部分，分别是可视化用户接口、用户角色管理器、数据挖掘模块、事务模块、功能模块、知识库、数据仓库、源数据库、集成/转换中间件。可视化用户接口是用户与系统双向交互的载体，为使用者提供图形化的用户界面（GUI）。用户角色管理器对系统用户实现有效管理，承担用户角色分配、用户配置文件管理、操作账号分配、使用权限管理等任务，能够让用户根据自身角色，按照使用权限，依照既定需求，灵活、针对、高效地使用系统。系统的事务模块即可独立存在发挥自身功能，又可以为系统其他模块的正常工作提供支援。该模块主要实现了信息查询、报表呈现、数据的基础分析与统计、信息录入、信息输出等一般性事务功能，而系统的其他模块会按需调用这一模块中的接口。功能模块是对传统电视广告业务管理系统功能的高度概括，集成了客户关系、业务合同、广告发布、广告排期等各项业务功能。该模块能够以定制的方式，按使用需求对内部子模块进行缩减或扩充。源数据库用于存储系统原始数据，是系统各个模块的数据“集散地”。数据仓库实现对系统数据的重组织，是面向主题的，相对稳定的数据集合，用于辅助数据挖掘。数据从源数据库集成到数据仓库需要经历一个数据准备过程，包括数据抽取、转换、装载等工作。这些工作均由集成/转换中间件实现。数据挖掘引擎是数据挖掘模块的核心，集成了决策树、贝叶斯网络、支持向量机等多种有监督或无监督算法，实现了对既得数据的分类及预测、聚类分析、关联分析和孤立点分析。数据挖掘模块从数据中寻找 “模式”，经验证、完善后便可形成用于指导决策的知识，这些知识最终会被组织在知识库中。

日常使用时，电视台业务人员在系统中被赋予相应的角色，依照各自职能，操作并使用对应的子功能模块。过程中产生的原始业务数据会被存储于源数据库中，经抽取、转换，装载到数据仓库，供数据挖掘模块使用。数据分析人员在系统中具有独立角色，可以在数据挖掘模块的帮助下，从数据中寻找独特的模式，进而形成有价值的知识，这些知识将被用于指导管理者形成更具科学性的决策判断，如根据广告类型、时常、时段的安排预测其最后的效益好坏，或在接到新的广告业务时，根据其各项属性判断该广告业务在多大程度上能够超额获利。这些知识可以在决策者查询系统时以相对简单的方式呈现，也可以借助数据可视化、明细报表等手段给出更为详细的结果。

4　优势分析

数据挖掘将传统分析方法与应对大量数据的复杂方法进行结合，帮助电视台在广告业务管理过程中，利用分类、聚类分析、关联分析、异常检测等手段，实现对既得数据的深入探索，找出更好的广告投放模式，做出更明智的决策。将数据挖掘技术集成于电视台广告管理系统的优势在于，较之传统技术手段，数据挖掘能够应对的数据量更大，所适用于的数据结构也可以更加复杂；同时，数据挖掘真正实现了从数据到知识的转化。举例来说，通过分类模型，广告系统能够根据一则广告的类型、时常、时段安排等属性预测该广告是否属于具有高转化率的 “优质广告”；通过聚类分析，电视台可以在客户关系管理过程中对相关广告商实现分组；关联分析帮助系统使用者从已有数据中探索具有强关联特征的模式，挖掘新的商机；异常检测帮助系统使用者在所获数据中发现异常点，对业务情况的特殊变化做出预警。

借助该系统，电视台能够实现了对广告业务更加精细化的管理，这进一步提升了广告投放的针对性，有效降低了成本。

5　结束语

电视是人们日常生活中重要的信息传播媒介，为广告业务提供了良好平台。面向电视台的广告业务管理系统不应仅局限于满足日常管理需求，还应该充分利用已有数据，挖掘其背后的价值，创造更高的利润。本文在传统电视台广告管理系统架构基础之上，提出了集成数据挖掘模块的电视台广告管理系统框架及相应的设计方案，将数据挖掘技术融入电视台广告业务管理中，进一步提升了对广告业务的信息化管理水平。未来研究或将所提出的系统设计方案应用于实际开发中，通过系统实例验证其可行性和有效性。

10.3969/j.issn.1673-0194.2015.13.050

F270.7；TP315

A

1673-0194（2015）13-0082-03

2015-05-13