白冰

摘要：大數(shù)據(jù)技術(shù)屬于全新的數(shù)據(jù)處理模式，有助于透過各類批量化的數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值挖掘。而以互聯(lián)網(wǎng)融合媒體為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，則在媒體傳播領(lǐng)域中扮演著重要的媒體數(shù)據(jù)源泉角色。本文在客觀闡述互聯(lián)網(wǎng)融合媒體的全新特征基礎(chǔ)上，探討基于該類媒體的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)方法。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng);融合媒體;大數(shù)據(jù)應(yīng)用;技術(shù)

一、互聯(lián)網(wǎng)融合媒體的全新特征

（一）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)量變多

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)開始朝著非結(jié)構(gòu)化方向過渡轉(zhuǎn)變，特別是在多元化的文本格式、音視頻等資源普及后，涉及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已然成為互聯(lián)網(wǎng)融合媒體的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)來源。不過，究竟怎樣針對這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致性分析，始終是一種艱難的挑戰(zhàn)，需要配合大數(shù)據(jù)這類全新的數(shù)據(jù)存儲和處理技術(shù)加以解決應(yīng)對。

（二）信息量增長速度飛快

經(jīng)過交互與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)支撐輔助后，用戶完全可以在掙脫時(shí)間和空間要素約束的前提下，進(jìn)行不同領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)查詢和解析，針對非結(jié)構(gòu)與固定結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)發(fā)布以及交流互動(dòng)。無形之中，網(wǎng)絡(luò)信息的增長速度驟然加快，數(shù)據(jù)規(guī)模也變得空前巨大。

（三）信息檢索的難度增加

數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張、數(shù)據(jù)異構(gòu)現(xiàn)象普及后，互聯(lián)網(wǎng)信息的檢索難度也同步增加，準(zhǔn)確度也慢慢降低。如在進(jìn)亍數(shù)據(jù)獲取上，需要借助find函數(shù)來檢索HTML文檔中的某個(gè)元素，之后再返回一類包含對象的數(shù)組，最后才能夠獲取數(shù)據(jù)。

二、基于互聯(lián)網(wǎng)融合媒體的大數(shù)據(jù)

應(yīng)用技術(shù)方法

為了更加快速、深人、準(zhǔn)確地分析和應(yīng)用海量的數(shù)據(jù)資源，需要借助可靠的數(shù)據(jù)分析技術(shù)與平臺，大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)是最佳的選擇，原因是其有助于深人挖掘各類數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值，指引互聯(lián)網(wǎng)融合媒體的發(fā)展方向。

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺方面

互聯(lián)網(wǎng)融合媒體之下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與類型，變得更加繁瑣多元，其間自然對大數(shù)據(jù)分析平臺提出更加嚴(yán)格的規(guī)范要求。所以說，基于互聯(lián)網(wǎng)融合媒體的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要具備以下特征：

首先，擁有高容量的存儲空間和超強(qiáng)的線性擴(kuò)展功效;

其次，運(yùn)算過程快速且結(jié)果精準(zhǔn)，包括數(shù)據(jù)的訪問、檢索、分析等環(huán)節(jié)，都有著明顯的低延遲效果;

最后，擁有集成分析的環(huán)境，可以進(jìn)行更高級的分析處理，完成更高難度的建模任務(wù)。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)方法方面

為了更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和解析，需要沿用以下技術(shù)方法：

第一，聚類分析。即按照相似度來進(jìn)行數(shù)據(jù)分組，保證盡快鎖定海量數(shù)據(jù)的共性特征。

第二，回歸分析。包含線性回歸與邏輯回歸兩種分析方式，目的在于明確輸人變量：與結(jié)果彼此間的關(guān)聯(lián)特征。

第三，關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。顧名思義，就是快速把握不同行為彼此間的關(guān)系，對應(yīng)的算法主要包括Apriori、FP-Growth等。

第四，分類，就是說針對處理對象予以標(biāo)簽處理，具體的方法有決策樹與樸素貝葉斯等。

（三）大數(shù)據(jù)應(yīng)用建議方面

大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣應(yīng)用過后，不僅令數(shù)據(jù)技術(shù)煥然一新，而且在應(yīng)用領(lǐng)域中塑造了全新的生態(tài)體系。該類體系可以依次細(xì)化為數(shù)據(jù)設(shè)備，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)消費(fèi)等主體。其中數(shù)據(jù)設(shè)備主要負(fù)責(zé)產(chǎn)生和收集整合數(shù)據(jù)，采集者則強(qiáng)調(diào)那些由客戶端、設(shè)備來獲取數(shù)據(jù)的實(shí)體，整合者則重點(diǎn)解析、應(yīng)用數(shù)據(jù)并將背后隱藏的規(guī)律和價(jià)值提煉出來，消費(fèi)者則習(xí)慣于透過數(shù)據(jù)分析結(jié)果中進(jìn)行篩選、消費(fèi)和應(yīng)用。歸結(jié)來講，在互聯(lián)網(wǎng)融合媒體中融人大數(shù)據(jù)技術(shù)，有助于進(jìn)行海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)高效率處理和解析，方便及時(shí)而準(zhǔn)確地解析各類用戶行為，完成輿情監(jiān)測任務(wù)，進(jìn)一步推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)媒體融合發(fā)展。

就好比是大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)。須知大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型。其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性和較高的研究價(jià)值，有助于細(xì)致地解析用戶行為，理清數(shù)據(jù)內(nèi)部的潛在價(jià)值;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則主要配合PHP5提供的Simple HTML DOM解析類庫來對頁面予以HTML解析，透過元素的id、class、tag等來完成信息定位。又好比是新媒體聚合發(fā)布平臺，主要擁有多媒介內(nèi)容發(fā)布、多平臺賬號管理、自定義媒體素材庫等功能模塊。其中前者主要用于微博、微信等客戶端內(nèi)容一次編輯，方便實(shí)現(xiàn)多平臺共享;而后者則支持監(jiān)測新聞?lì)^條，訂閱兩微一端內(nèi)容，支持不同語種外媒稿件的檢索;至于多平臺賬號管理則支持微博和微信多個(gè)賬號的統(tǒng)一運(yùn)營管理，擁有多平臺復(fù)合權(quán)限。

三、結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)媒體融合發(fā)展過程中有著不可小覷的影響。基于此，相關(guān)技術(shù)人員須細(xì)致地把握各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，準(zhǔn)確分析不同用戶的行為習(xí)慣，進(jìn)一步透過不同平臺提供貼心的信息推送和輿情引導(dǎo)服務(wù)，從而帶動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)媒體融合事業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

（作者單位：吉林工人報(bào)社）