【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及全媒体制作传播领域，更为具体的，涉及一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统和方法。
技术介绍
1、随着信息高速发展，新媒体快速崛起，电商、两微一端等新兴产业正在不断与传统媒体抢夺市场资源。传统电视节目制作周期长、成本高，存在船大难掉头等问题。且面对目标受众在不断被细分、切割等新媒体带来的冲击，因自身的技术手段不足，无法追踪溯源。传统电视节目受播出时间限制、观看沟通交流互动性差，无法感知节目忠实用户的喜好和数据，在利用新兴技术，人工智能技术、大数据技术、音视频技术、云计算技术等，采集多源异构的节目与艺人数据、弹幕数据等，反哺节目制作生产上，也与新媒体存在差距。构建和完成基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统和方法，面临着改革和挑战。
2、上述的现有节目生产在实际业务场景下，存在以下技术问题：
3、(1)制作流程割裂，无法追踪溯源：节目制作流程相互独立，缺乏提案、制作、播出、反馈全生命周期管理，提案阶段无法关联艺人和历史节目数据，播出阶段无法留存艺人和节目的全媒体数据，反馈阶段无法回流分析节目质量，流程可能存在繁琐的环节和冗余的步骤，导致制作周期较长、成本较高，并且可能出现信息传递和沟通不畅的情况。
4、(2)“互动感弱”，“体验不佳”：传统的电视节目往往只是单向传递信息给观众，观众无法积极参与节目内容的创作和决策过程。缺乏互动性使得观众的参与感和体验感较弱，无法真正融入到节目中。而播出内容质量、剧情脚本、艺人讨论度、cp设置等与受众喜好存在偏差的情况下，这些问题可能导致观众
5、(3)数据分析能力不够，无法指导节目制作：传统节目制作生产方式中生产、播出、反馈脱节，无法形成闭环，实现全流程数据存储分析引用；缺乏通过全媒体多维数据融合贯穿整个节目生产播出以提升节目质量的能力。
6、(4)节目质量度量体系不完善：现有的节目质量评价往往依赖于主观的意见，缺乏科学的标准和量化的指标，难以客观评估和提升节目的质量。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统和方法，提升了节目整体播出质量，增强了节目宣传效果。
2、本专利技术的目的是通过以下方案实现的：
3、一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，包括节目孵化模块、全媒体数据采集处理分析模块、播后数据反馈模块和节目制作辅助模块；所述节目孵化模块用于对数据资源进行统一标签化管理，在节目孵化时通过选择特定标签组合获取推荐的最佳组合；所述全媒体数据采集处理分析模块用于抓取和处理全网相关数据；所述播后数据反馈模块用于基于数据分析，以设计节目和艺人热度正负极性、节目热门时刻、节目精彩片段和节目受众分组功能；所述节目制作辅助模块用于根据多维度融合节目和艺人热度正负极性、节目热门时刻、节目精彩片段和节目受众分析指标，构建节目质量看板，并通过查看艺人极性，进行节目制作辅助决策以及选择标签匹配节目精彩片段，预测节目爆款内容。
4、进一步地，所述数据资源包括模式库、提案库和艺人库。
5、进一步地，所述全网相关数据包括正文清洗和格式化、文本去重、关键词提取、智能标签识别、实体识别和依存句法分析处理后的数据；并且，所述全媒体数据采集处理分析模块执行如下流程：
6、1)基于应用、任务和抓取记录的三级粒度管理架构，针对每个目标网站配置或应用来配置多个相关任务，针对每个任务配置多个抓取记录；
7、2)利用采集到的节目、艺人在各站点的评论和互动数据进行清洗、过滤和分析，计算节目在各播放平台的权重，对不同权重的站点适配不同的抓取频率，确保采集到的数据具有讨论度和影响力。
8、进一步地，所述全媒体数据采集处理分析模块，执行如下流程：
9、基于大数据多模态建立热度模型，以热度为核心，围绕“节目播放”、“热搜”、“二次传播”和“互动指数”为考量维度，综合考量同一综剧各类指数平衡、自由综剧平衡和全国综剧平衡；在考量过程中，设计考量策略为各指标跨领域拉齐，具体包含正片和热搜热度标准化方法；其中，正片热度标准化方法为采集各平台样本预测最高热度，经平滑处理后归一化计算，获取热度相对值，并跨平台加权计算总热度；所述热搜热度标准化方法为计算节目和艺人的上榜质量分，基于排名得分、上榜时长和平台系数三个维度综合计算。
10、进一步地，所述播后数据反馈模块用于提供数据概况、热搜话题、相关资讯和评论弹幕功能；其中，数据概况功能支持对不同平台的数据进行汇总形成综合热度趋势、正片热度和热搜趋势；热搜话题功能支持对热搜话题内容、平台、上榜时间和最高排名进行筛选展示，并基于热度分析上榜和下榜原因；相关资讯功能支持对视频、图片、标题和摘要按照节目和艺人主题进行聚类分析展示；评论弹幕功能支持对弹幕时间戳与剧情集数起始时间和结束时间匹配，分集存储弹幕内容、弹幕热度、弹幕涉及艺人和cp数据，展示弹幕热度、话题和艺人词云。
11、进一步地，所述播后数据反馈模块用于用户一键生成榜单，查看多平台热搜；
12、其中，所述一键生成多平台榜单，具体按照如下方式实现：基于榜单网页在移动端浏览器视图的截图结果基础上，通过ai算法匹配相对应的热搜标题进行定位，在完成单个榜单的定位后，进行局部位置截图；然后，根据话题的上榜平台个数，按照动态布局规则即通过图块大小进行空间布局计算，将不同榜单内容按照权重填充要空白图片中，最终拼接成一张完整的多平台热搜结果拼图。
13、进一步地，所述节目制作辅助模块用于利用资源标签库累积的标签能力查找匹配用户需求的视频片段，通过其相关播后数据预测片段播出效果，给出相关建议，直接用于节目制作及宣发工作。
14、进一步地，所述节目制作辅助模块用于艺人热度极性分析，通过对弹幕、热搜、话题、提取弹幕id、内容、用户名、时间戳、弹幕点赞数、热搜平台、排名、标题、评论数、点赞数，话题平台、标题和播放量，使用transformer模型来判断极性，将艺人实体名称与艺人正负极性值关联。
15、一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，基于如上任一项所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，包括运行如下步骤：
16、s1：当用户在节目孵化阶段登录系统，根据需要进入不同的模块；当选择进入节目孵化模块时，则进入节目孵化模块的提案库查看制作人员上报的节目提案，查看是否有合适的提案，若是，则发起艺人匹配推荐；若否，则进入节目模式库，查看国内外现有节目模式，寻找节目灵感，结合用户创意形成节目提案；
17、s2：发起艺人匹配，根据节目提案库中预设标签推荐相应艺人，调用资源标签库匹配艺人相关数据，搜索相关艺人的精彩片段、艺人热度正负极性和艺人热度指标，通过让用户随时查看精彩片段的话题、热搜和cp数据，为用户提供艺人选择依据及更多的节目灵感；
18、s3：当节目制作完成并在互联网平台播出后，由全媒体数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，包括节目孵化模块、全媒体数据采集处理分析模块、播后数据反馈模块和节目制作辅助模块；
2.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述数据资源包括模式库、提案库和艺人库。
3.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述全网相关数据包括正文清洗和格式化、文本去重、关键词提取、智能标签识别、实体识别和依存句法分析处理后的数据；并且，所述全媒体数据采集处理分析模块执行如下流程：
4.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述全媒体数据采集处理分析模块，执行如下流程：
5.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述播后数据反馈模块用于提供数据概况、热搜话题、相关资讯和评论弹幕功能；其中，数据概况功能支持对不同平台的数据进行汇总形成综合热度趋势、正片热度和热搜趋势；热搜话题功能支持对热搜话题内容、平台、上榜时间和最高排名进行筛选展示，并基于热度
6.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述播后数据反馈模块用于用户一键生成榜单，查看多平台热搜；
7.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，所述节目制作辅助模块用于利用资源标签库累积的标签能力查找匹配用户需求的视频片段，通过其相关播后数据预测片段播出效果，给出相关建议，直接用于节目制作及宣发工作。
8.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，所述节目制作辅助模块用于艺人热度极性分析，通过对弹幕、热搜、话题、提取弹幕ID、内容、用户名、时间戳、弹幕点赞数、热搜平台、排名、标题、评论数、点赞数，话题平台、标题和播放量，使用Transformer模型来判断极性，将艺人实体名称与艺人正负极性值关联。
9.一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，基于权利要求1～8任一项所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，包括运行如下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，在步骤S1中，所述根据需要进入不同的模块，具体还包括进入播后数据反馈模块、节目制作辅助模块和标签库模块；其中，进入播后数据反馈模块支持搜索节目和查看节目综合榜单，进入节目管理后台；进入节目制作辅助模块支持查看艺人极性和选择标签；进入标签库模块汇聚了节目孵化模块、播后数据反馈模块和节目制作辅助模块的基础节目属性标签，根据相关标签分类搜索查询；并且，在登录阶段通过设置不同的用户角色，包括管理员、普通用户和节目组用户，根据业务范围对用户角色进行模块的权限管控。
11.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，在步骤S2中，所述预设标签具体是提案在新增时，选择相应的节目类别和节目标签信息，用于描述和标识节目内容的关键信息；匹配标签数据则是通过接口调用来查询资源标签库中该标签类聚数据；所述资源标签库是全媒体数据采集处理分析模块对采集到的节目、艺人数据进行处理分析后，根据标签类聚的数据资源；在匹配标签数据过程中，根据匹配模型计算出契合程度，形成艺人推荐排行。
12.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，在步骤S3中，所述爬取策略包括深度优先遍历策略和宽度优先遍历策略两种方式，用户根据实际业务自行配置数据采集爬取策略；并且，利用所述爬取策略采集的数据范围包括：中长视频平台正片的播放量、热度、官方账号粉丝数据、评论和互动数据；以及短视频平台的二创数据；以及社交平台热搜热度及次数、艺人影响力、官方宣发数据；以及新闻网站的资讯数据。
13.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，还包括步骤：
14.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，还包括步骤：
15.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，还包括步骤：
16.根据权利要求15所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，还包括步骤：...
【技术特征摘要】
1.一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，包括节目孵化模块、全媒体数据采集处理分析模块、播后数据反馈模块和节目制作辅助模块；
2.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述数据资源包括模式库、提案库和艺人库。
3.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述全网相关数据包括正文清洗和格式化、文本去重、关键词提取、智能标签识别、实体识别和依存句法分析处理后的数据；并且，所述全媒体数据采集处理分析模块执行如下流程：
4.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述全媒体数据采集处理分析模块，执行如下流程：
5.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述播后数据反馈模块用于提供数据概况、热搜话题、相关资讯和评论弹幕功能；其中，数据概况功能支持对不同平台的数据进行汇总形成综合热度趋势、正片热度和热搜趋势；热搜话题功能支持对热搜话题内容、平台、上榜时间和最高排名进行筛选展示，并基于热度分析上榜和下榜原因；相关资讯功能支持对视频、图片、标题和摘要按照节目和艺人主题进行聚类分析展示；评论弹幕功能支持对弹幕时间戳与剧情集数起始时间和结束时间匹配，分集存储弹幕内容、弹幕热度、弹幕涉及艺人和cp数据，展示弹幕热度、话题和艺人词云。
6.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，其特征在于，所述播后数据反馈模块用于用户一键生成榜单，查看多平台热搜；
7.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，所述节目制作辅助模块用于利用资源标签库累积的标签能力查找匹配用户需求的视频片段，通过其相关播后数据预测片段播出效果，给出相关建议，直接用于节目制作及宣发工作。
8.根据权利要求1所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，所述节目制作辅助模块用于艺人热度极性分析，通过对弹幕、热搜、话题、提取弹幕id、内容、用户名、时间戳、弹幕点赞数、热搜平台、排名、标题、评论数、点赞数，话题平台、标题和播放量，使用transformer模型来判断极性，将艺人实体名称与艺人正负极性值关联。
9.一种基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，基于权利要求1～8任一项所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质系统，包括运行如下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于全媒体多维数据融合的电视节目提质方法，其特征在于，在步骤s1中，所述根据需要进入不同的模块，具体还包括进入播后数据反馈模块、节目制作辅助模块和标签库模块；其中，进入播后数据反馈...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱甲雄，傅婷婷，鲜沁雨，倪超，龚昊，陆盈嘉，汤振华，叶灵，张亦弛，赵明汉，潘宁宁，王丹彤，章丽兰，
申请(专利权)人：浙江广播电视集团，
类型：发明
国别省市：
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