集成數據挖掘技術的電視臺廣告管理系統

董玉杰

（長春廣播電視臺，長春 130000）

集成數據挖掘技術的電視臺廣告管理系統

董玉杰

（長春廣播電視臺，長春 130000）

采用針對性更強的廣告投放策略能夠幫助企業進一步降低成本，提升效益轉化比率。在互聯網背景下，借助信息技術手段，信息管理系統實現了對電視廣告業務的有效管理。然而，電視臺采用的傳統廣告管理系統多以業務為導向，雖整合了多種不同類別的業務模塊，卻未能實現對原有數據的利用，沒有充分挖掘出其中的價值，用以指導并提升廣告投放的效率和針對性。為此，文章參考傳統電視臺廣告管理系統的架構，提出集成了數據挖掘模塊的電視臺廣告管理系統框架及相應的設計方案。文章以改善電視臺廣告系統為核心，以增強廣告受眾針對性為導向進而給出合理的系統方案，為優化電視臺廣告管理系統，提升廣告業務信息化水平提供了有力參考。

電視廣告；信息系統；數據挖掘；系統方案

0　引言

隨著互聯網技術的發展和智能移動終端的普及，廣告業務在內容、形式、投放方式等多個方面都發生了巨大變化，成為廠商和廣告商關注的焦點。一些獨特的手段如Cookie、A/B測試、數據挖掘等已經被用于改善廣告投放針對性，在互聯網領域得到普及，并在實踐過程中檢驗了其有效性。

電視媒體作為傳統的廣告投放平臺，雖在同互聯網廣告業務的競爭中逐漸處于下風，卻因其具有固定的廣告受眾和直觀的廣告傳達模式，依然保有生命力，具有重要價值。為實現對業務信息的整合和高效管理，廣告業務管理系統能夠直觀、清楚地反映完整的工作流程，將客戶關系、業務合同、廣告發布、內容查詢等多項業務內容整合一體，目前被電視臺廣泛采用。然而，傳統管理系統主要以業務為導向，只能優化電視臺廣告的業務管理，卻不能有效彌補電視廣告較之互聯網廣告顯露出的兩大劣勢。首先，原有電視廣告的投放針對性不強，雖然能夠做到按時段或按價位投放廣告，卻未能按受眾群，以轉化率更高的方式有選擇地投放廣告；其次，降低電視廣告，尤其是直銷類廣告的成本是長期存在的，并被電視臺和廣告商共同關注的問題。電視臺有必要從原有數據中挖掘出用戶轉化率最高的廣告投放模式，對廣告類型、時長、時段、播放周期等做出最合理的安排。

數據挖掘技術在提升互聯網廣告投放針對性方面發揮了重要作用，其思想同樣適用于優化電視臺廣告管理系統，增強廣告投放針對性，實現對原有數據的充分利用。通過對已有數據的挖掘，廣告商可以進一步提升所投放廣告的轉化率，更具針對性地選擇廣告受眾群，控制成本的同時創造出更多商機。為此，文章將數據挖掘技術與傳統以業務為導向的系統進行結合，給出相應的業務流程及需求分析，提出能夠滿足當代電視廣告業務管理的需求，整合了數據挖掘模塊具有統計分析功能的電視臺廣告管理系統的架構，為優化電視廣告業務，探索精細化經營模式提供了參考。

1　廣告管理系統的相關技術

1.1系統的業務邏輯實現技術

數據挖掘技術是現在研究領域的重要核心技術，它快速、便捷地從大數據里提取有用的信息，進行企業的規劃與優化，是被大部分企業廣泛運用的計算機技術。數據挖掘技術是對統計學知識，情報搜集技術，智能學習，制定學習機制和專家預測等的綜合運用，能夠讓電視廣告企業在大量數據中提取對于企業有用，并且容易被忽略和隱藏的數據。

數據挖掘技術通過對大量的數據進行挖掘，發現其中的規律，從而得到有用的信息，其主要涉及以下3點：數據搜集、數據分析和數據結果。數據搜集是指在大量的數據里面進行選取，選擇有用的信息進行整理，存儲在一個數據集中。數據分析是指通過對于數據進行有效的分析，運用可靠的算法，從中得到數據的規律與趨勢，主要方法有聚類、分類、關系分析、異常處理等。數據結果就是指按照企業或者顧客想要得到的數據形式進行輸出，從而能夠讓顧客快速地得到滿意的處理方案。

數據挖掘由于能快速幫助企業找到合理方案，降低企業成本，因而越來越受到企業的青睞，成為企業發展的重要方向。該技術現在主要有兩個派系：第一個是基于統計學知識，運用假設檢驗等方法進行數據的分析與挖掘。該種方法具有操作簡單，能夠快速地找到解決方案，但是方法在數據量巨大的情況下，容易導致數據出錯，結構差異等后果。第二種方法是通過運用神經網絡分析，智能學習或博弈等方法進行深入研究，這些技術的運用能讓數據挖掘更快速、便捷地找到最優方案，同時適用于大量數據的處理。另外，數據挖掘技術還結合了最優化理論，動態控制原理，可視化技術等的優勢和優點，以提高處理速度與質量。

數據挖掘技術在不同領域之間存在差異，同時計算機技術的進步與各相關領域理論的發展也在促使數據挖掘技術不斷提高與完善。考慮到數據挖掘技術處理數據方式的差異性，電視廣告業務在進行數據挖掘時也要注重不同方式的運用，才能得到更加合理而有效的結果。

1.2系統的開發技術

電視廣告系統主流的系統架構主要采用MVC架構。MVC架構包括模型、視圖、控制器3個部分，分別承擔不同的功能與任務。模型部分主要負責處理數據的邏輯結構，讓數據能夠快速地進行存儲。視圖部分主要功能是負責與用戶交互的數據的處理，數據傳輸的結構的設計等。控制器部分主要運用于用戶交互的識別，用戶數據輸入的控制，同時將數據傳輸給模型。

電視廣告系統的頁面端實現技術主要包括JavaScript、Ajax、Json等。JavaScript主要用來處理網頁的兼容性，確保系統能夠在各種瀏覽器上被使用。Ajax主要用來進行網頁交互性的優化，讓網頁能夠更加快速地處理用戶數據。Json主要負責數據的傳輸，讓數據能夠快速的進行交換，進一步提升用戶體驗。

在電視廣告系統開發中，一些系統級開發手段還包括Structs2、Spring、Hibernate技術。Structs2實現了MVC的架構，體現了由過濾器處理數據，然后經由攔截器，最后將數據反饋給客戶端的完整過程。Spring主要功能在于簡化開發與測試的復雜性，幫助快速完成編程工作。Hibernate簡化了與數據庫的操作，能夠讓技術人員快速聯接數據庫系統，進一步提升了開發效率。

2　業務流程及需求分析

電視廣告是一種以電視為傳播媒介的電子廣告形式，具有覆蓋范圍廣，感官刺激強等特點。其發布形式包括但不限于特約播映、資訊傳達、普通宣傳、公益推廣等。電視臺對于廣告的選擇和播放除需要考慮自身效益外，還受到相關法律法規的嚴格限制，在業務管理上具有復雜性。例如，我國《國家廣播電影電視總局令第17號》第二十條對酒類廣告的播放做出明確限制，要求每套電視節目每日播放數量不超過12條，19：00至21：00間不超過2條。因此，電視臺往往采用信息系統實現對廣告信息的管理和播放模式的安排。

集成數據挖掘技術的電視臺廣告管理系統的業務流程主要涉及兩個方面，分別是廣告業務管理和數據分析支持。其中，廣告業務管理即實現對涉及電視廣告業務各方面的綜合化管理，包括辦公人員管理、客戶關系管理、廣告排期、發布管理、業務合同管理等多個模塊。該業務流程已基本在傳統電視臺廣告管理系統中得到實現；而數據分析支持在于不光能對系統內數據進行基本的統計、分析，還能夠通過數據挖掘技術提升廣告投放覆蓋率，優化廣告內容配置，提升投放效率與目標針對性，進而達到更滿意的廣告宣傳效果，為電視臺和廣告商帶來更多利潤。因此，系統必須做到：

（1）數據信息安全。系統對數據信息的管理要做到完整、精確、唯一；系統運行過程中，要保證數據信息的使用安全、傳輸安全和存儲安全；后臺數據庫應具有一套完整的數據備份機制，同時對敏感信息或業務涉及到關鍵數據進行加密處理；對數據挖掘所得結果的使用要考慮相應的隱私保護策略。

（2）保證系統健壯性。系統應具有較強的容錯能力和高負載能力，能夠應對業務變化造成的數據量激增等特殊情況；集成數據挖掘技術的功能模塊在大數據環境下依然能夠保證較好的工作能力。

（3）充分滿足使用需求。系統應根據既定業務實現所需的各項功能，并能夠在未來對功能進行擴展或更新，以適應新業務的出現或原有業務的變化。

（4）滿足使用體驗要求。系統應具有美觀的用戶界面和友好的用戶操作體驗，能夠引導系統使用者輕松、高效地進行操作。

3　集成數據挖掘的電視廣告業務系統架構

結合前文分析，本節給出相應的系統架構。集成數據挖掘的電視廣告業務系統是B/S架構下，兼具日常電視廣告業務管理能力和面向業務的數據挖掘服務的信息管理系統。數據在整個系統中扮演最為重要的角色，而數據挖掘功能的實現則借助于系統內部各模塊間的相互配合。

圖1　集成數據挖掘的電視廣告業務系統架構

如圖1所示，系統主要包括9個部分，分別是可視化用戶接口、用戶角色管理器、數據挖掘模塊、事務模塊、功能模塊、知識庫、數據倉庫、源數據庫、集成/轉換中間件。可視化用戶接口是用戶與系統雙向交互的載體，為使用者提供圖形化的用戶界面（GUI）。用戶角色管理器對系統用戶實現有效管理，承擔用戶角色分配、用戶配置文件管理、操作賬號分配、使用權限管理等任務，能夠讓用戶根據自身角色，按照使用權限，依照既定需求，靈活、針對、高效地使用系統。系統的事務模塊即可獨立存在發揮自身功能，又可以為系統其他模塊的正常工作提供支援。該模塊主要實現了信息查詢、報表呈現、數據的基礎分析與統計、信息錄入、信息輸出等一般性事務功能，而系統的其他模塊會按需調用這一模塊中的接口。功能模塊是對傳統電視廣告業務管理系統功能的高度概括，集成了客戶關系、業務合同、廣告發布、廣告排期等各項業務功能。該模塊能夠以定制的方式，按使用需求對內部子模塊進行縮減或擴充。源數據庫用于存儲系統原始數據，是系統各個模塊的數據“集散地”。數據倉庫實現對系統數據的重組織，是面向主題的，相對穩定的數據集合，用于輔助數據挖掘。數據從源數據庫集成到數據倉庫需要經歷一個數據準備過程，包括數據抽取、轉換、裝載等工作。這些工作均由集成/轉換中間件實現。數據挖掘引擎是數據挖掘模塊的核心，集成了決策樹、貝葉斯網絡、支持向量機等多種有監督或無監督算法，實現了對既得數據的分類及預測、聚類分析、關聯分析和孤立點分析。數據挖掘模塊從數據中尋找 “模式”，經驗證、完善后便可形成用于指導決策的知識，這些知識最終會被組織在知識庫中。

日常使用時，電視臺業務人員在系統中被賦予相應的角色，依照各自職能，操作并使用對應的子功能模塊。過程中產生的原始業務數據會被存儲于源數據庫中，經抽取、轉換，裝載到數據倉庫，供數據挖掘模塊使用。數據分析人員在系統中具有獨立角色，可以在數據挖掘模塊的幫助下，從數據中尋找獨特的模式，進而形成有價值的知識，這些知識將被用于指導管理者形成更具科學性的決策判斷，如根據廣告類型、時常、時段的安排預測其最后的效益好壞，或在接到新的廣告業務時，根據其各項屬性判斷該廣告業務在多大程度上能夠超額獲利。這些知識可以在決策者查詢系統時以相對簡單的方式呈現，也可以借助數據可視化、明細報表等手段給出更為詳細的結果。

4　優勢分析

數據挖掘將傳統分析方法與應對大量數據的復雜方法進行結合，幫助電視臺在廣告業務管理過程中，利用分類、聚類分析、關聯分析、異常檢測等手段，實現對既得數據的深入探索，找出更好的廣告投放模式，做出更明智的決策。將數據挖掘技術集成于電視臺廣告管理系統的優勢在于，較之傳統技術手段，數據挖掘能夠應對的數據量更大，所適用于的數據結構也可以更加復雜；同時，數據挖掘真正實現了從數據到知識的轉化。舉例來說，通過分類模型，廣告系統能夠根據一則廣告的類型、時常、時段安排等屬性預測該廣告是否屬于具有高轉化率的 “優質廣告”；通過聚類分析，電視臺可以在客戶關系管理過程中對相關廣告商實現分組；關聯分析幫助系統使用者從已有數據中探索具有強關聯特征的模式，挖掘新的商機；異常檢測幫助系統使用者在所獲數據中發現異常點，對業務情況的特殊變化做出預警。

借助該系統，電視臺能夠實現了對廣告業務更加精細化的管理，這進一步提升了廣告投放的針對性，有效降低了成本。

5　結束語

電視是人們日常生活中重要的信息傳播媒介，為廣告業務提供了良好平臺。面向電視臺的廣告業務管理系統不應僅局限于滿足日常管理需求，還應該充分利用已有數據，挖掘其背后的價值，創造更高的利潤。本文在傳統電視臺廣告管理系統架構基礎之上，提出了集成數據挖掘模塊的電視臺廣告管理系統框架及相應的設計方案，將數據挖掘技術融入電視臺廣告業務管理中，進一步提升了對廣告業務的信息化管理水平。未來研究或將所提出的系統設計方案應用于實際開發中，通過系統實例驗證其可行性和有效性。

10.3969/j.issn.1673-0194.2015.13.050

F270.7；TP315

A

1673-0194（2015）13-0082-03

2015-05-13