广播电视技术维护中数据挖掘的实践探析

陈友昌

摘 要 在新时期环境下，尽管随着市场迅速发展，越来越多的新媒体得到了开发和使用，但传统广播电视依然还有很多的客户群体，它所发挥的作用依然是很多新兴媒体所无法代替的。为了确保广播电视具有良好的技术安全性，数据挖掘为其技术维护提供了良好的手段，对其技术维护具有重要的意义。下面，本文就针对广播电视技术维护中数据挖掘的实践进行探析，来对此技术应用进行深入的了解。

关键词 广播电视;技术维护;数据挖掘;实践运用

前言

在我国的文化事业中，广播电视占据着重要的地位，它在现阶段激烈的媒体市场中凭借着其独特功能性，具有一大批听众，但同时还需要其不断进行自我的完善，确保节目能够高质播出。为了实现这样的目的，广播电视的技术维护工作至关重要，而数据挖掘具有显著的特点和优势，对广播电视的技术维护工作具有重要的意义，而数据挖掘如何在广播电视技术维护中得到实践，就是本文主要研究的内容。

1数据挖掘概述

对于数据挖掘来说，主要是对大量数据全面和仔细分析对有意义和价值性的新关系、发展趋势以及模式等实施揭示，它是数据库应用中关于应用价值研究的内容。它主要的任务是对隐藏于数据内的模式实施发现，其所发现模式主要是描述型、预测型等模式。其中描述型的模式主要是对当前的数据内所存在事实进行规范性描述，对当前的数据一般性特性实施刻画;对预测型的模式，将时间当作关键性参数，对时间的序列数据按照历史以及当前值情况，对未来值实施预测[1]。

在数据挖掘中，对能发现知识能够划分成诸多知识的类型，主要有分类模型、聚类模型、回归模型、时间序列的模型、关联模型、序列模型、偏差模型等。在分类模型中，对已知的类别个体实施归纳，对能够表示群体共同性特征的属性实施提取。在聚类模型中，把一个群体进行多类划分，让同类个体能够尽可能具有相似性，而不同类的个体尽可能放大其差异性，此聚类模型是无导师的学习过程类型。在回归模型中，能借助分析对象的属性中所得历史数据对未来趋势实施预测。在时间序列的模型中，能够借助已有数据的序列对未来实施预测，和回归模型比较，此模型对时间特性更加强调，特别是对时间周期存在的层次化实施考虑。在关联模型中，关联规则指对事物间的依赖以及关联性反应的知识，其一般形式主要是若A发生，而B有可能发生率是c%，此时c就是关联规则具有可信度的值。在序列模型中，它和关联模型具有很大相似性，但不同点在于此模型对象于时域内分布，其规则和先后顺序存在关联。在偏差模型中，对差异以及极端特例进行描述，在很多数据挖掘的方法中都把此类差异信息当作噪声进行丢弃，而在一些类似异态分析的应用中，对此类罕见数据的分析可能比那些正常性数据存在更大的价值。

2广播电视技术维护中数据挖掘的应用价值

在广播电视的技术使用中，往往存在大量实时性运行的数据，而通过传统性统计分析的方式对此类数据处理中，往往对其内存在的深层规律不能实现挖掘和发现，而通过数据挖掘的技术使用，就对已有的信息资源价值挖掘和利用提供了手段。

在广播电视的技术维护进行数据挖掘的使用，能够对原来技术维护中的不足实现有效弥补，构建和产生新型技术维护的方法。通过此技术能够对实时的数据阈值实施越限的报警，能够及时对存在异态的设备实施预警，促进技术维护实时性的提供，这也体现出了在线监测的维护特点。在近几年，广播电视安全播出的常态管理得到了重视，通过数据挖掘为常态管理提供了技术支持。借助数据挖掘，通过计算机实时性运算能够对目前自动化的系统内运行的数据实现充分挖掘，让传输发射的系统和设备能够具有良好的自适应和自调整等能力，从而提升系统稳定性和可靠性，对维护成本和停播率都实现降低。通过数据挖掘，和无线技术设备的现状以及管理的目标是契合的，更适合现阶段技术发展的趋势和方向，借助现代化的技术手段和方法，有效降低广播安全性播出风险的等级[2]。

3广播电视技术维护中数据挖掘的实践

本文将无线局当作案例进行分析，讨论其广播电视的技术维护对数据挖掘实践应用。在多年信息化的不断建设中，在无线局大部分设备都具有良好自动化和网络化状态，且已构建出设施设备和运行的数据库模块，已经具备数据挖掘中数据准备的基础条件。通过数据挖掘，主要在技术的维护如下工作中使用。

首先，对设备运行的状态实施监视。在现阶段无线局的各台站内，都能够对设备运行的状态以及运行的数据实现本地、远程的监视，以此为基础进行设备运行的预警系统建立，对实时运行的数据和本机历史的运行相关数据、机型相同的发射机于同等的条件中运行的数据实施对比，借助关系的数据库以及神经网络的技术，能够对某些运行的数据存在的不正常性变化及时发现，对发射机存在的故障风险进行掌握，并向值班人员实施提醒和预警，便于及时处理和应对。

其次，协助故障实施诊断。将现有典型的故障汇编当作基础，通过仿真技术对故障数据实施推演和判断，并通过决策树来实施计算，使用人机交互的界面就能够对值班人员构建出设备故障的诊断系统，从而为故障的排查要和诊断提供依据[3]。

再次，能够对设备的工作状态实现自适应地调整。基于设备运行的状态监控，通过自适应的决策树，能够对设备的运行数据实施分析，获取某些设备的电压和电流等参数调整性指令，从而对设备运行稳定性实现提升，对其使用的寿命进行延长，达到安全播出的效果。

4结束语

综上所述，数据挖掘具有显著的特点和优势，其在广播电视的技术维护中具有重要的应用价值，为了充分发挥其技术效果，要根据实际情况积极进行数据挖局的实践和改进，这也是广播电视行业发展中需要重点研究的内容。

参考文献

[1] 常志红，张云.探析新时期广播电视技术维护工作的特征和对策[J].视界观，2018（3X）：170.

[2] 梁永.现代广播电视技术维护中数据挖掘的积极应用[J].西部广播电视，2016（19）：221.

[3] 佟長剑.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.