基于大数据技术的数字传媒管理系统

本发明涉及数字传媒，具体为基于大数据技术的数字传媒管理系统。

背景技术：

1、传统基于大数据技术的数字传媒管理系统在处理和分析用户交互数据时面临多重技术挑战。

2、首先，系统难以全面捕捉和整合用户的多维度行为数据，尤其是在融合用户情感倾向方面存在不足，导致对用户偏好的理解不够深入。

3、其次，在处理稀疏数据时，传统系统常常难以有效填补数据空白，影响了推荐的准确性和覆盖范围。再者，在发掘内容之间的潜在关联时，传统方法往往局限于表面特征，无法深入挖掘隐藏的内容联系。此外，传统系统在处理大规模数据时效率较低，难以实现实时的个性化推荐。同时，系统架构的灵活性不足，难以根据实际需求进行模块化优化和升级。

4、最后，在整合多源异构数据和提供全面的数据分析洞察方面，传统系统也面临着巨大挑战，难以为内容创作者和平台管理者提供足够有价值的决策支持。这些技术问题综合导致传统系统在提升用户体验、优化内容策略和实现平台价值最大化方面存在明显不足。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于大数据技术的数字传媒管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据技术的数字传媒管理系统，包括数据收集模块、交互矩阵构建模块、交互矩阵补全模块、矩阵分解与输出模块其中：

3、所述数据收集模块收集用户与不同项目之间的交互数据，其中交互数据包括用户对不同项目的使用数据和社交媒体数据；

4、所述交互矩阵构建模块根据用户与不同项目之间的交互数据，构建交互矩阵，其中交互矩阵中的行表示用户，列表示项目，矩阵中的每个元素表示用户对项目的交互强度；其中交互强度根据交互数据中的使用数据和社交媒体数据计算得出；

5、所述交互矩阵补全模块选择交互矩阵中交互强度为空的用户，作为目标用户；并根据交互矩阵，计算目标用户与其他用户之间的相似度，以及利用最近邻算法计算出目标用户中交互强度为空的数值，并更新交互矩阵，生成完全交互矩阵；

6、所述矩阵分解与输出模块根据完全交互矩阵中的交互强度，利用奇异值分解方法对完全交互矩阵进行矩阵分解，生成分解交互矩阵；其中分解交互矩阵包括每个项目的潜在特征向量，根据每个项目的潜在特征向量，计算不同项目之间的相似度，并按照相似度从大到小的顺序进行输出。

7、作为本技术方案的进一步改进，所述数据收集模块中的交互数据包括用户对不同项目的使用数据和社交媒体数据，其中用户对不同项目的使用数据包括但不限于浏览行为、搜索行为；用户对不同项目的社交媒体数据包括但不限于互动行为、用户生成内容。

8、作为本技术方案的进一步改进，所述交互矩阵构建模块中的交互强度根据交互数据中的使用数据和社交媒体数据计算得出，具体包括：

9、对使用数据和社交媒体数据中的数值数据进行标准化处理，通过计算该数值数据集的平均值以及标准差，将原始数值减去平均值并除以标准差，得到的新值作为标准化处理后的数值；

10、对使用数据和社交媒体数据中的文本内容数据进行情感内容分析，通过从公共数据库中获取情感词典，并对文本内容数据进行分词、去除停用词处理，遍历处理后的文本内容数据，识别出现的情感词，将每个词与情感词典进行匹配，统计文本中出现的正面情感词数量，并计算正面情感得分，其中正面情感得分=正面情感词数量/总词数；以及统计文本中出现的负面情感词数量，并计算负面情感得分，其中负面情感得分=负面情感词数量/总词数；最终计算情感差值，其中情感差值=正面情感得分-负面情感得分，并对其进行标准化处理，将标准化处理后的情感差值作为对文本内容数据进行情感内容分析的结果；

11、将标准化的使用数据和情感分析的结果进行求和平均，将求和平均的结果作为交互强度。

12、作为本技术方案的进一步改进，所述交互矩阵补全模块中的完全交互矩阵构建过程如下：

13、扫描交互矩阵，识别交互强度为空的用户行，将该用户标记为目标用户；对于每个目标用户，计算其与其他用户的相似度，相似度的计算公式如下：

14、，其中代表项目的索引，表示对所有项目进行求和；表示目标用户对项目的交互强度；表示其他用户对项目的交互强度；

15、对所有其他用户，计算其与目标用户的相似度大小，并对所有计算得到的相似度大小进行排序，选择排序顺序中前k个用户，并确定目标用户中交互强度为空的项目下标，选择前k个用户中对该项目下标为非空的用户，作为近邻用户；其中k的取值通过交叉验证方法确定最佳值；

16、通过以下公式对目标用户中交互强度为空的项目进行交互强度的预测，公式如下：

17、，其中表示预测的交互强度；表示目标用户的邻域集合，具体是指近邻用户的集合；表示对邻域中的每个用户，计算其与目标用户的相似度与其对项目的交互强度的乘积，然后对所有这些乘积进行求和；表示对邻域中所有用户与目标用户的相似度的绝对值进行求和；

18、将预测得到的交互强度填入目标用户中交互强度为空的项目位置，生成完全交互矩阵，其中完全交互矩阵的大小为，表示个用户，个项目。

19、作为本技术方案的进一步改进，所述矩阵分解与输出模块包括矩阵分解单元，所述矩阵分解单元根据完全交互矩阵中的交互强度，利用奇异值分解方法对完全交互矩阵进行矩阵分解，生成分解交互矩阵，具体包括：

20、使用奇异值分解方法对完全交互矩阵进行分解，生成分解交互矩阵，公式如下：

21、，其中是一个的正交矩阵，其列为完全交互矩阵的左奇异向量；是一个的对角矩阵，其中的对角元素为完全交互矩阵的奇异值，且按照从大到小的顺序排列，非对角元素为0；是一个的正交矩阵，其行为完全交互矩阵的右奇异向量，的每一列就代表了一个项目的潜在特征向量。

22、作为本技术方案的进一步改进，所述矩阵分解与输出模块包括输出单元，所述输出单元根据分解交互矩阵中每个项目的潜在特征向量，计算不同项目之间的相似度，并按照相似度从大到小的顺序进行输出，具体包括：

23、对于每个项目，其潜在特征向量是的第列，该潜在特征向量捕捉了项目在潜在特征空间中的表示；根据每个项目的潜在特征向量，利用交互矩阵补全模块中的相似度计算公式计算项目之间的相似度，将计算得到的相似度按从大到小的顺序排序，输出排序后的结果。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

25、1、该基于大数据技术的数字传媒管理系统通过对多维度数据的综合分析，实现了交互强度的精准计算和全面应用；首先，系统根据用户的使用数据和社交媒体数据，通过标准化处理和情感分析，计算出初始的交互强度；这种方法不仅考虑了用户行为的量化指标，还融入了用户情感倾向，使得交互强度更加贴近实际用户体验；随后，系统识别交互矩阵中交互强度为空的用户，将其标记为目标用户，并通过计算目标用户与其他用户的相似度，利用最近邻算法填补缺失值，生成完整的交互矩阵；这一过程不仅解决了数据稀疏性问题，还提高了推荐系统的准确性和覆盖范围；最后，系统对完全交互矩阵进行奇异值分解，生成分解交互矩阵，从而捕捉到用户行为和内容特征之间的潜在关系；这种多步骤、多角度的交互强度应用方法，显著提升了系统对用户偏好的理解和内容关联性的把握，为后续的个性化推荐和内容策划奠定了坚实基础。

26、2、该基于大数据技术的数字传媒管理系统中相似度计算公式的多重应用，极大地增强了系统的功能性和精准度；在交互矩阵补全阶段，系统利用相似度计算公式来识别目标用户的近邻用户，这不仅填补了数据空白，还保证了填补数据的合理性和连贯性；通过这种方法，系统能够更全面地了解用户的潜在偏好，即使对于用户尚未接触的内容也能做出合理预测；在矩阵分解与输出阶段，系统再次应用相似度计算公式，这次是基于每个项目的潜在特征向量来计算不同项目之间的相似度；这种方法不仅能发现表面上看似不相关的内容之间的潜在联系，还能根据相似度大小进行排序输出；这一功能对于内容推荐和用户体验优化具有重要意义，它能帮助平台发现内容之间的隐藏关联，为用户提供更加多样化和意外惊喜的内容推荐；同时，这种方法也为内容创作者和平台管理者提供了宝贵的洞察，有助于优化内容策划和资源分配。

27、3、该基于大数据技术的数字传媒管理系统从整体架构来看，本系统通过数据收集、交互矩阵构建、交互矩阵补全和矩阵分解与输出四个主要模块，构建了一个全面、高效的数字传媒管理系统；数据收集模块全方位采集用户与内容的交互数据，为后续分析提供丰富的原始素材；交互矩阵构建模块将复杂的用户行为数据转化为可量化的交互强度，为数据分析奠定基础；交互矩阵补全模块通过智能算法填补数据空白，提高了系统的数据完整性和分析准确性；矩阵分解与输出模块则通过奇异值分解方法，深入挖掘数据中的潜在模式和关联；这种模块化设计不仅使得系统处理流程清晰明确，还保证了各个环节的数据传递和处理的连贯性；同时，系统的灵活性也得到了保证，各模块可以根据实际需求进行独立优化或升级，而不会影响整体功能。这种科学合理的系统架构使得数字传媒平台能够更好地理解用户需求、优化内容策略、提升用户体验，最终实现用户满意度和平台价值的双重提升。