大數據時代的媒體云互動電視應用

文｜付強

隨著國內三網融合的深入推進和行業整體的加速發展，傳統的電視觀看方式發生了眾多新的變化，用戶對于廣電業務與服務的需求正日益提高，越來越多的新觀點、新技術開始融入到廣電網絡的改造升級中，推動著電視機屏幕這塊中國老百姓家中最重要的屏幕的不斷變革。目前隨著受眾年輕化，媒體互聯網化發展趨勢的不斷顯現，廣電網絡面臨重大的發展機遇和前所未有的挑戰。傳統的電視服務方式已難以滿足目前用戶多元化的需求，廣電網絡需要在更多適應用戶群體個性化的需求，積極采用新技術，開發新產品，來面對市場的競爭和未來發展的需要。

隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。其爆發式增長被公認為是新的自然資源。大數據具備4個V的特點:體量(Volume)——非結構化數據的超大規模增長，數據體量是傳統結構化數據庫的10倍到50倍，數據從TB級躍升為PB級。多樣性(Vairety)——數據的內容多樣，可以是文本、圖像、視頻或者機器數據以及其他類型的數據等。價值密度(Value)——價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。速度(Velocity)——數據分析要求以最高的速度實時產生，而非傳統數據挖掘技術的事后分析。

目前，行業對于采用云計算技術支撐廣電互動電視應用已經形成了共識，通過“媒體云”平臺，傳統的廣播電視可以具備點播、時移、回看等功能，進而向用戶提供統一高效的互動電視業務體驗。然而，如何進一步經營好互動電視服務，為用戶提供具有差異化、個性化的高品質服務成為了提升交互電視運營價值的一個課題，大數據技術的應用為這一訴求帶來了完美的解決方案。

廣電業務云平臺通過引入大數據技術，可以從以下幾個層次收集數據并進行實時分析，進而獲得相應的信息。

用戶收視數據——通過對于用戶在不同時間收看不同電視頻道，進而了解用戶關注的電視頻道乃至電視節目內容、類型等信息。

用戶點播數據——通過收集分析用戶對于VOD的使用情況進而了解用戶的收視習慣以及對于點播節目的喜好信息。

機頂盒終端使用數據——通過對于終端設備運營情況數據的收集與分析進而了解用戶的使用習慣以及網絡的運行狀況。

通過對于以上數據的收集分析，可以為用戶提供全新的互動電視服務形式，可以有效地提升業務到達率和用戶活躍度，進而提高用戶的ARPU值。這些全新的典型應用包括:

個性化的EPG

在雙向網絡條件下，借助于云平臺和大數據技術，用戶的EPG不再是千篇一律，系統可以依照用戶的喜好以及收視習慣，在用戶的終端EPG上有針對性的推薦內容，從而實現EPG的個性化。進一步的，可以通過社交化能力的導入，在EPG中實現了解用戶的好友、鄰居等其他用戶的收視熱點，大大增強用戶的活躍度。

智能節目推薦

通過云計算平臺和大數據技術對于用戶收視行為的分析，以及對于播出節目內容和后臺系統的分析，可以在用戶觀看電視節目的時候有針對性的向用戶推薦相關聯的節目，這一推薦類型存在以下形式。

開路頻道導視

通過對于EPG數據的挖掘，可以將傳統的基于時間線的頻道資源碎片化，進而切分成基于內容的分塊的頻道資源。系統可以通過先驗知識的自動化分析，進而可以了解到每個電視頻道在不同時間段播出的節目類型，進而可以根據節目類型將頻道進行聚類。這改變了過去以頻道編號或者頻道類型進行分類的頻道方式，進而可以依照當前頻道播出的節目類型對于所有頻道進行動態分類。采用這樣的方式，可以大大方便用戶選擇收看的電視頻道，變被動的掃描頻道為主動的選擇感興趣的電視頻道進行收看。（見圖1、2）

圖1 開路頻道聚類導視

圖2 開路頻道節目推薦

點播推薦點播

通過對于點播數據媒資內容的分析，可以實現對于點播節目內容的關聯，進而可以在用戶點播觀看VOD節目時對用戶推薦其他類似主題、類似導演、類似演員的節目。進而，通過對于用戶行為的分析，可以向用戶推薦其他用戶觀看的熱門節目等，增強用戶使用VOD服務的活躍度。

直播推薦點播

用戶當前正在觀看某電視臺播出的某部電視劇的第6集，傳統情況下在其播完后用戶只能在次日才能收看到該電視劇的下一集，然而如果VOD系統中恰好也有這部電視劇，那么就可以在該電視劇的第6集播出時提示用戶通過VOD點播觀看該電視劇的第7集，進而可以有效地提升互動電視的使用率。（見圖3）

圖3 當前頻道電視劇后續劇集自動推薦

智能廣告投放

數字電視機頂盒的UI與交互界面為在系統中開展廣告運營提供了很好的空間。傳統的數字電視廣告包括EPG廣告、音量條廣告、換臺廣告、貼片廣告等。通過媒體云平臺與大數據技術的應用，廣告的投放可以更加智能。一方面系統通過前文所屬的對于電視頻道當前播放節目內容類型的分析，進而為該時段該頻道的相關廣告位投放相關聯的廣告。例如會將啤酒的廣告自動投放在與體育、娛樂等相關聯的節目頻道與時段，而將日用品的廣告自動投放在與生活、女性相關聯的節目頻道與時段。另一方面，系統可以對于用戶收視習慣與行為喜好進行實時分析，進而為時常收看體育節目的用戶投放體育用品廣告，為時常收看娛樂節目的用戶投放時尚用品的廣告。（見圖4）

圖4 智能換臺廣告投放

實時收視率分析與導視

借助媒體云平臺與大數據技術，收視率的統計不再是一個難題。系統可以通過雙向網絡實時收集每一個終端的收視情況，借助于對用戶所在區域的了解，實時分析不同時段每個電視頻道的收視率情況，乃至不同電視頻道播出的不同電視節目的收視情況（見圖5）。此外，借助于收視率分析數據，系統可以對用戶的收視行為進行實時引導，例如將需要推廣的電視頻道的欄目通過推送廣告的方式下發到用戶終端，從而對用戶收視情況進行實時引導，實時影響不同頻道的收視率。

圖5 收視率實時統計

實時網絡運行狀況報告

在雙向網絡的情況下，用戶的機頂盒終端的運行情況不再是一個無法探測的黑盒子，而是可以通過自動向平臺報告終端運行狀態，進而可以了解終端和網絡的運行情況，有助于運營商分析統計提升數字電視網絡的運營質量。例如，借助于業界通用的TR069終端網管協議，云平臺可以實時了解網絡中每一個終端的觀看節目、信號質量、網絡時延、終端CPU內存等的使用情況等。這樣在網絡發生故障造成信號中斷或者終端個體原因發生故障時，系統可以第一時間了解到故障的發生，進而在用戶投訴之前掌握到問題，主動優先為用戶提供更好的保障服務。（見圖6）

圖6 終端故障警報實時監控報警

除了上述介紹的應用類型外，媒體云平臺結合大數據技術，還可以衍生出更多應用類型，例如融合用戶社交關系的社交電視、融合多屏終端互動的多屏業務、視頻內容搜索聚類推薦引擎等。大數據技術可以讓互動電視的運營更加智能化，通過對數據的實時收集分析，實現對每一個用戶、每一項業務更加精益化的運營，進而可以催生出新的業務形態。云計算與大數據技術在廣電行業的應用尚屬于起步階段，我們相信通過產品與技術的創新，結合廣電網絡運營商的經營，云計算與大數據技術必將會帶給整個行業更多的驚喜。■