一种自动化全域媒体数据考评系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种全域媒体数据自动化考评系统及方法，属于数据挖掘领域。本发明专利技术设计了一种自动化全域媒体数据考评系统及方法，该方法跨渠道账号矩阵协同为基准，形成以考核部门为主体的全域渠道矩阵管理，进行账号授权维护、数据自动入库、算法模型计算、综合评价体系。本发明专利技术可通过综合评价体系，使用自动化工作流引擎，创建审核流、获取当前指标任务、创建考评实例、结果展示，实现自动化的生产客观指数，工作流式动态考评，提升了融合传播岗位的考评效率和自动化水平。考评效率和自动化水平。考评效率和自动化水平。

【技术实现步骤摘要】
一种自动化全域媒体数据考评系统及方法


[0001]本专利技术属于数据挖掘领域，具体涉及一种自动化全域媒体数据考评系统及方法。

技术介绍

[0002]融媒体是集广播、电视、网络及新媒体等多种业务为一体的新型媒体形式。随着融媒体的发展，其数据来源维度越来越低，传统媒体的考评模式已经无法适用于具有多数据来源的融媒体考评的需求。为推动媒体深度融合发展各项任务落到实处，每个融媒体中心都建立各自的考核办法，包含了报纸、广播、电视、微信、抖音、客户端、视频号，以及通联外宣等。目前，根据媒体市场调研发现，索贝等公司有电视文稿考评系统，方正公司有报业考评系统，但没有一个能涵盖全域媒体的考评系统。融媒体中心的调研情况表明，目前大部分融媒体中心的考评基本都是人工统计为主，且缺乏有效数字支撑。媒体和考核办法千差万别。每一种媒体都有各自不同特点，如报纸有版面、广播电视考核有新闻串联单、新媒体有传播数据。即使同一种媒体，在不同单位考核办法也不一样，很难按照一种标准进行统一。
[0003]传统媒体数据来自于索贝、大洋、新奥特等生产平台，通过标准化接口定义，实现数据的存储，新媒体数据统计，局限于外部生产平台，没有文稿库，因此数据统计困难，传统手工统计的方式费时费力且不易保存。
[0004]为解决上述问题，打破不同制作域之间的壁垒，解决素材孤立、不完整、无关联的问题，亟需设计了一种自动化全域媒体数据考评系统及方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决县域技术中融媒体考评数据无法有效整合，自动化程度低的问题，并提供一种自动化全域媒体数据考评系统及方法。
[0006]本专利技术所采用的具体技术方案如下：
[0007]一种自动化全域媒体数据考评系统，其包括：
[0008]账号管理模块，用于管理参与考评的渠道账号，同时为参与考评人员分配人员账号，并对渠道账号和人员账号与所属的部门、业务矩阵和媒体渠道进行多层级的关联；
[0009]授权模块，用于分别针对新媒体渠道和传统媒体渠道获取访问媒体渠道数据的用户授权，并对每一种渠道账号的用户授权有效性进行监测，定期通过消息机制通知用户再次授权；
[0010]自动入库模块，用于针对所有纳入考评的媒体渠道基于用户授权进行媒体数据的全域采集，并通过去重处理后按照数据类型进行分类存储于全域数据库中；所采集的媒体数据包括已通过媒体渠道发布的媒体稿件和已发布媒体稿件的量化数据；再从所述全域数据库中的每一条媒体数据中提取对其做出贡献的关联人员以及预设考评指标的评分，并将所提取到的考评指标评分记录至对应的媒体稿件中；
[0011]计算模块，用于根据每一个媒体稿件中所有考评指标的评分，按照针对该媒体稿件预设的评分算法计算得到该媒体稿件的评价结果，再将该媒体稿件的评价结果关联至对
应关联人员的人员账号中；
[0012]综合评价模块，用于将所述计算模块得到的评价结果发送至供专家评议的人工考评端，并根据人工考评端的二次考评结果对所述计算模块得到的评价结果进行修正，输出针对媒体稿件或者人员的最终评价结果。
[0013]作为优选，所述账号管理模块中设置三层架构对账号进行管理，其中第一层用于支持不同部门的新增、删除和修改，第二层用于支持部门中不同业务矩阵的新增、删除和修改，第三层用于支持业务矩阵中不同渠道账号的新增、修改、绑定、解除绑定和删除；同一个账号允许关联不同的层级以及同一层级中的不同节点。
[0014]作为优选，所述授权模块包括新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块；所述新媒体渠道授权模块通过扫码授权，而传统媒体渠道数据利用token和站点信息进行统一账号授权；新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块在首次获得渠道账号的用户授权后，自动将对应的渠道账号加入监测队列进行授权有效性检测，在用户授权失效前利用预警消息通知用户再次授权，以延续用户授权有效期。
[0015]作为优选，所述自动入库模块中，当新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块首次获得渠道账号的用户授权后，需读取对应的渠道账号中的所述媒体数据并初始化入库至全域数据库中，并在用户授权有效期内持续检测所述媒体数据的更新并定期入库；当新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块再次获得渠道账号的用户授权后，需对渠道账号中最新的所述媒体数据与全域数据库中已有数据进行数据比对，同步差额数据实现增量入库。
[0016]作为优选，所述自动入库模块中，从每一条媒体数据中提取对其做出贡献的关联人员以及预设考评指标的评分的具体方法为：
[0017]首先，对当前媒体数据中的媒体稿件进行类别识别，媒体稿件类别包含视频形式的媒体稿件、文本形式的媒体稿件、音频形式的媒体稿件；
[0018]然后，根据当前媒体数据中媒体稿件的所属类别进行信息提取并根据预设考评指标给出各指标的评分，其中：
[0019]若当前媒体数据为视频形式的媒体稿件，则通过视频内容识别技术对视频中的正面信息和负面信息进行识别，并根据预设的分类信息评分标准对该视频给出相关考评指标的评分，同时通过人脸识别技术从该视频中识别到对应的主持人以及其他对该视频做出贡献的关联人员；
[0020]若当前媒体数据为文本形式的媒体稿件，则通过文本内容识别技术对文本中的正面信息和负面信息进行识别，并根据预设的分类信息评分标准对该文本给出相关考评指标的评分，同时通过人名识别技术从该文本中识别到对应的记者、编辑、摄影以及其他对该文本做出贡献的关联人员；
[0021]若当前媒体数据为音频形式的媒体稿件，则通过音频转译技术将音频转译为文本，再按照与上述文本形式的媒体稿件相同的做法进行信息提取和评分；若音频无法被转译为文本，则通过音频识别技术从该音频中识别正面信息和负面信息，并根据预设的分类信息评分标准对该音频给出相关考评指标的评分，同时识别音频中的主播名字以及其他对该音频做出贡献的关联人员；
[0022]再后，根据当前媒体数据中的量化数据，按照预设的量化数据评分标准对当前媒
体数据给出相关考评指标的评分；
[0023]最后，对当前媒体数据中基于媒体稿件得到的评分以及基于量化数据得到的评分进行汇总合并，生成当前媒体数据的考评指标评分。
[0024]作为优选，所述自动入库模块中，若当前媒体数据为视频形式的媒体稿件，且该视频为包含多个子节目的电视节目视频，则需通过视频关键帧识别技术从视频中抽取关键帧画面，并通过识别关键帧画面的变化对整个电视节目视频按照子节目进行分段，再获取该电视节目视频的节目串联单以及全时长范围内的实时收视率，按照每一个子节目所处的时间段从节目串联单中抽取子节目的主持人以及其他对该视频做出贡献的关联人员，从全时长范围内的实时收视率中提取子节目所处的时间段的收视率数据并加入该子节目的量化数据中。
[0025]作为优选，所述自动入库模块中还设有素材认领模块，用于供未被自动识别到的人员对媒体数据中的媒体稿件进行认领，并在收到认领指令后向人工审核端发送审核请求，收到审核通过的指令后将发起认领操作的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动化全域媒体数据考评系统，其特征在于，包括：账号管理模块，用于管理参与考评的渠道账号，同时为参与考评人员分配人员账号，并对渠道账号和人员账号与所属的部门、业务矩阵和媒体渠道进行多层级的关联；授权模块，用于分别针对新媒体和传统媒体获取访问媒体渠道数据的用户授权，并对每一种渠道账号的用户授权有效性进行监测，定期通过消息机制通知用户再次授权；自动入库模块，用于针对所有纳入考评的媒体渠道基于用户授权进行媒体数据的全域采集，并通过去重处理后按照数据类型进行分类存储于全域数据库中；所采集的媒体数据包括已通过媒体渠道发布的媒体稿件和已发布媒体稿件的量化数据；再从所述全域数据库中的每一条媒体数据中提取对其做出贡献的关联人员以及预设考评指标的评分，并将所提取到的考评指标评分记录至对应的媒体稿件中；计算模块，用于根据每一个媒体稿件中所有考评指标的评分，按照针对该媒体稿件预设的评分算法计算得到该媒体稿件的评价结果，再将该媒体稿件的评价结果关联至对应关联人员的账号中；综合评价模块，用于将所述计算模块得到的评价结果发送至供专家评议的人工考评端，并根据人工考评端的二次考评结果对所述计算模块得到的评价结果进行修正，输出针对媒体稿件或者人员的最终评价结果。2.如权利要求1所述的自动化全域媒体数据考评系统，其特征在于，所述账号管理模块中设置三层架构对账号进行管理，其中第一层用于支持不同部门的新增、删除和修改，第二层用于支持部门中不同业务矩阵的新增、删除和修改，第三层用于支持业务矩阵中不同渠道账号的新增、修改、绑定、解除绑定和删除；同一个账号允许关联不同的层级以及同一层级中的不同节点。3.如权利要求1所述的自动化全域媒体数据考评系统，其特征在于，所述授权模块包括新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块；所述新媒体渠道授权模块通过扫码授权，而传统媒体渠道数据利用token和站点信息进行统一账号授权；新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块在首次获得渠道账号的用户授权后，自动将对应的渠道账号加入监测队列进行授权有效性检测，在用户授权失效前利用预警消息通知用户再次授权，以延续用户授权有效期。4.如权利要求1所述的自动化全域媒体数据考评系统，其特征在于，所述自动入库模块中，当新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块首次获得渠道账号的用户授权后，需读取对应的渠道账号中的所述媒体数据并初始化入库至全域数据库中，并在用户授权有效期内持续检测所述媒体数据的更新并定期入库；当新媒体渠道授权模块和传统媒体渠道授权模块再次获得渠道账号的用户授权后，需对渠道账号中最新的所述媒体数据与全域数据库中已有数据进行数据比对，同步差额数据实现增量入库。5.如权利要求1所述的自动化全域媒体数据考评系统，其特征在于，所述自动入库模块中，从每一条媒体数据中提取对其做出贡献的关联人员以及预设考评指标的评分的具体方法为：首先，对当前媒体数据中的媒体稿件进行类别识别，媒体稿件类别包含视频形式的媒体稿件、文本形式的媒体稿件、音频形式的媒体稿件；然后，根据当前媒体数据中媒体稿件的所属类别进行信息提取并根据预设考评指标给
出各指标的评分，其中：若当前媒体数据为视频形式的媒体稿件，则通过视频内容识别技术对视频中的正面信息和负面信息进行识别，并根据预设的分类信息评分标准对该视频给出相关考评指标的评分，同时通过人脸识别技术从该视频中识别到对应的主持人以及其他对该视频做出贡献的关联人员；若当前媒体数据为文本形式的媒体稿件，则通过文本内容识别技术对文本中的正面信息和负面信息进行识别，并根据预设的分类信息评分标准对该文本给出相关考评指标的评分，同时通过人名识别技术从该文本中识别到对应的记者、编辑、摄影以及其他对该文本做出贡献的关联人员；若当前媒体数据为音频形式的媒体稿件，则通过音频转译技术将音频转译为文本，再按照与上述文本形式的媒体稿件相同的做法进行信息提取和评分；若音频无法被转译为文本，则通过音频识别技术从该音频中识别正面信息和负面信息，并根据预设的分类信息评分标准对该音频给出相关考评指标的评分，同时识别音频中的主播名字以及其他对该音频做出贡献的关联人员；再后，根据当前媒体数据中的量化数据，按照预设的量化数据评分标准对当前媒体数据给出相关考评指标的评分；最后，对当前媒体数据中基于媒体稿...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶灵，郑烊，汤振华，励森源，李洪振，张胜龙，林豪帆，潘宁宁，刘贇，韩明初，鲜沁雨，蒋逸铭，
申请(专利权)人：浙江广播电视集团，
类型：发明
国别省市：