现代广播电视技术维护中数据挖掘的积极应用

2016-02-28 23:53
西部广播电视 2016年19期
关键词:数据挖掘广播电视分析

梁 永

(作者单位:广东省广播电视网络股份有限公司珠海分公司)

现代广播电视技术维护中数据挖掘的积极应用

梁 永

(作者单位:广东省广播电视网络股份有限公司珠海分公司)

现代广播电视行业肩负着思想宣传及文化传播的重要使命,若想促进广播电视行业的发展,需要对其进行有效的维护管理。基于以上情况,本文就数据挖掘应用方面进行阐述分析,以期促进现代广播电视技术维护工作的顺利开展。

现代广播;电视技术;维护;数据挖掘

广播电视工作是我国文化事业的重要组成部分,在思想宣传领域起着十分重要的作用,随着市场经济的发展,各种新兴媒体已充斥于我们的生活,但传统的广播电视传输发射工作依然起着新兴媒体无法代替的作用。当然,在广播电视行业发展过程中也出现一定的问题,尤其是在广播电视技术维护方面工作中。本文就数据挖掘方面的应用进行研究,希望对我国现代广播电视技术的维护工作起到一定的帮助。

1 数据挖掘在广播电视技术维护方面的应用

1.1 数据挖掘及发现的知识类型

随着我国广播电视技术的不断发展,人们需要掌握内容模式、发展趋势及关系等方面的信息和情况,数据挖掘技术应运而生。通过对大量数据的分析研究,人们可以对上述内容有所了解,从而为广播电视技术维护方面的工作提供更多支持。对数据隐藏模式进行研究是数据挖掘技术的重要功能,下面从两方面对其进行分析。第一,预测性方法。这种模式将时间当作主要参数,并将时间序列属性的信息进行研究,从而更好地将现在及过去的参数进行对比分析,对未来参数变化趋势进行科学合理的预测。第二,描述性方法。该方法将现在数据方面的事实进行正确描述,将数据普通特性进行更好的表述。

工作人员在利用数据挖掘辅助广播电视技术维护工作时,需要对几方面知识类型进行明确。其一,关联模型。关联模型,是指对事物关联及依赖的知识进行反映的模型。对其普通形式进行分析:若甲发生,那么存在a%的可能性使乙发生,其中关联模型的可信程度可以用a表示。其二,序列模型。这种模型对象虽然与上一点中提到的模型具有一定相似性,但在模型对象时域分布方面却有不同表现,且先后顺序和发现规则有一定关联。

1.2 如何对数据进行挖掘

对数据挖掘步骤进行分析:提出具体需求并根据上一步骤的需求搜集基础信息数据。通过预处理方式对数据进行净化处理,通过校验方式留下有效信息,将无效信息进行清理。通过数据引擎对其进行处理,通过算法引擎对算法进行修改、选择等操作,满足数据挖掘条件;对算法进行执行,获取挖掘结果;对结果进行评定;对数据进行精化和使用。

1.3 数据挖掘在维护方面工作中的应用

近年来,我国的信息化建设工作取得了较好的成绩,人们已经逐渐将现代化、信息化及自动化的设备应用在广播电视行业,并对基础数据库及相关制度规范进行完善,使数据准备工作更加完善,为数据的挖掘奠定坚实基础。现如今,广播电视单位为了对海量数据进行实时分析和处理,需要对传统统计及分析技术进行改进,从而更好地掌握深层次的规则信息。由此可见,在信息资源的处理及利用工作中应用数据挖掘,可以极大地满足维护工作的需要,下面就数据挖掘在广播电视技术维护方面的应用进行细致分析。

其一,对故障问题的检测及判断工作进行辅助。工作人员在应用数据挖掘技术对相关问题进行处理时,能够通过典型故障分析、仿真手段模拟推演及人机交互等方式进行故障检测及判断。值班工作人员可以据此对故障检测工作进行辅助,并最终制定出更加合理和准确的对策。

其二,通过自适应的调节方式对设备运行情况进行改进。广播电视技术维护工作中,需要对设备的工作情况进行监控;在此基础上,需要根据自适应的决策树更好地分析数据信息,改变电流、电压等数据,发出正确的指令,为设备工作安全性及可靠性提供更多保障,延长广播电视设备的使用年限,保障广播电视的安全播出。

实时运算与数据的自动化运行,可以更好地利用发射、传输等系统的自我修复功能、调节功能和适应功能等,为系统的安全稳定运行提供更多保障;同时,减少维护工作中的资金投入,避免因过多次停播带来的经济损失及负面影响。工作人员若以技术作为维护工作判断的标准,则会发现,数据挖掘技术的应用与广播电视单位的发展目标,以及技术维护工作的方向是一致的,因此需要最大限度地利用新科技手段,避免个体执行依赖度过高,减少其中的不确定因子,为安全播出提供更多保证。

2 结语

在现代广播电视技术发展过程中,工作人员需要对其进行一定的维护。而如今,人们已经将数据挖掘应用于相关工作中,并对智能维护及在线监测等形式的维护方法进行分析。为了使播出工作顺利、安全地进行,需要在技术及管理维护工作中共同进行努力,应用数据挖掘等技术,促进行业发展,为受众提供更加优质的广播电视服务。

[1]佟长剑.数据挖掘在现代广播电视技术维护中的应用[J].新媒体研究,2015(5):43-46.

[2]张立嘉,茆家旭.人工智能在下一代广播电视网中的应用[J].广播电视信息,2015(7):59-61.

猜你喜欢
数据挖掘广播电视分析
探讨人工智能与数据挖掘发展趋势
隐蔽失效适航要求符合性验证分析
数据挖掘技术在打击倒卖OBU逃费中的应用浅析
电力系统不平衡分析
电力系统及其自动化发展趋势分析
周六广播电视
周日广播电视
周五广播电视
周三广播电视
一种基于Hadoop的大数据挖掘云服务及应用