廣播電視技術維護中數據挖掘的實踐探析

陳友昌

摘 要 在新時期環境下，盡管隨著市場迅速發展，越來越多的新媒體得到了開發和使用，但傳統廣播電視依然還有很多的客戶群體，它所發揮的作用依然是很多新興媒體所無法代替的。為了確保廣播電視具有良好的技術安全性，數據挖掘為其技術維護提供了良好的手段，對其技術維護具有重要的意義。下面，本文就針對廣播電視技術維護中數據挖掘的實踐進行探析，來對此技術應用進行深入的了解。

關鍵詞 廣播電視;技術維護;數據挖掘;實踐運用

前言

在我國的文化事業中，廣播電視占據著重要的地位，它在現階段激烈的媒體市場中憑借著其獨特功能性，具有一大批聽眾，但同時還需要其不斷進行自我的完善，確保節目能夠高質播出。為了實現這樣的目的，廣播電視的技術維護工作至關重要，而數據挖掘具有顯著的特點和優勢，對廣播電視的技術維護工作具有重要的意義，而數據挖掘如何在廣播電視技術維護中得到實踐，就是本文主要研究的內容。

1數據挖掘概述

對于數據挖掘來說，主要是對大量數據全面和仔細分析對有意義和價值性的新關系、發展趨勢以及模式等實施揭示，它是數據庫應用中關于應用價值研究的內容。它主要的任務是對隱藏于數據內的模式實施發現，其所發現模式主要是描述型、預測型等模式。其中描述型的模式主要是對當前的數據內所存在事實進行規范性描述，對當前的數據一般性特性實施刻畫;對預測型的模式，將時間當作關鍵性參數，對時間的序列數據按照歷史以及當前值情況，對未來值實施預測[1]。

在數據挖掘中，對能發現知識能夠劃分成諸多知識的類型，主要有分類模型、聚類模型、回歸模型、時間序列的模型、關聯模型、序列模型、偏差模型等。在分類模型中，對已知的類別個體實施歸納，對能夠表示群體共同性特征的屬性實施提取。在聚類模型中，把一個群體進行多類劃分，讓同類個體能夠盡可能具有相似性，而不同類的個體盡可能放大其差異性，此聚類模型是無導師的學習過程類型。在回歸模型中，能借助分析對象的屬性中所得歷史數據對未來趨勢實施預測。在時間序列的模型中，能夠借助已有數據的序列對未來實施預測，和回歸模型比較，此模型對時間特性更加強調，特別是對時間周期存在的層次化實施考慮。在關聯模型中，關聯規則指對事物間的依賴以及關聯性反應的知識，其一般形式主要是若A發生，而B有可能發生率是c%，此時c就是關聯規則具有可信度的值。在序列模型中，它和關聯模型具有很大相似性，但不同點在于此模型對象于時域內分布，其規則和先后順序存在關聯。在偏差模型中，對差異以及極端特例進行描述，在很多數據挖掘的方法中都把此類差異信息當作噪聲進行丟棄，而在一些類似異態分析的應用中，對此類罕見數據的分析可能比那些正常性數據存在更大的價值。

2廣播電視技術維護中數據挖掘的應用價值

在廣播電視的技術使用中，往往存在大量實時性運行的數據，而通過傳統性統計分析的方式對此類數據處理中，往往對其內存在的深層規律不能實現挖掘和發現，而通過數據挖掘的技術使用，就對已有的信息資源價值挖掘和利用提供了手段。

在廣播電視的技術維護進行數據挖掘的使用，能夠對原來技術維護中的不足實現有效彌補，構建和產生新型技術維護的方法。通過此技術能夠對實時的數據閾值實施越限的報警，能夠及時對存在異態的設備實施預警，促進技術維護實時性的提供，這也體現出了在線監測的維護特點。在近幾年，廣播電視安全播出的常態管理得到了重視，通過數據挖掘為常態管理提供了技術支持。借助數據挖掘，通過計算機實時性運算能夠對目前自動化的系統內運行的數據實現充分挖掘，讓傳輸發射的系統和設備能夠具有良好的自適應和自調整等能力，從而提升系統穩定性和可靠性，對維護成本和停播率都實現降低。通過數據挖掘，和無線技術設備的現狀以及管理的目標是契合的，更適合現階段技術發展的趨勢和方向，借助現代化的技術手段和方法，有效降低廣播安全性播出風險的等級[2]。

3廣播電視技術維護中數據挖掘的實踐

本文將無線局當作案例進行分析，討論其廣播電視的技術維護對數據挖掘實踐應用。在多年信息化的不斷建設中，在無線局大部分設備都具有良好自動化和網絡化狀態，且已構建出設施設備和運行的數據庫模塊，已經具備數據挖掘中數據準備的基礎條件。通過數據挖掘，主要在技術的維護如下工作中使用。

首先，對設備運行的狀態實施監視。在現階段無線局的各臺站內，都能夠對設備運行的狀態以及運行的數據實現本地、遠程的監視，以此為基礎進行設備運行的預警系統建立，對實時運行的數據和本機歷史的運行相關數據、機型相同的發射機于同等的條件中運行的數據實施對比，借助關系的數據庫以及神經網絡的技術，能夠對某些運行的數據存在的不正常性變化及時發現，對發射機存在的故障風險進行掌握，并向值班人員實施提醒和預警，便于及時處理和應對。

其次，協助故障實施診斷。將現有典型的故障匯編當作基礎，通過仿真技術對故障數據實施推演和判斷，并通過決策樹來實施計算，使用人機交互的界面就能夠對值班人員構建出設備故障的診斷系統，從而為故障的排查要和診斷提供依據[3]。

再次，能夠對設備的工作狀態實現自適應地調整。基于設備運行的狀態監控，通過自適應的決策樹，能夠對設備的運行數據實施分析，獲取某些設備的電壓和電流等參數調整性指令，從而對設備運行穩定性實現提升，對其使用的壽命進行延長，達到安全播出的效果。

4結束語

綜上所述，數據挖掘具有顯著的特點和優勢，其在廣播電視的技術維護中具有重要的應用價值，為了充分發揮其技術效果，要根據實際情況積極進行數據挖局的實踐和改進，這也是廣播電視行業發展中需要重點研究的內容。

參考文獻

[1] 常志紅，張云.探析新時期廣播電視技術維護工作的特征和對策[J].視界觀，2018（3X）：170.

[2] 梁永.現代廣播電視技術維護中數據挖掘的積極應用[J].西部廣播電視，2016（19）：221.

[3] 佟長劍.數據挖掘在現代廣播電視技術維護中的應用[J].新媒體研究，2015（5）：43-46.