一种户外媒体资源数据的挖掘处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种户外媒体资源数据的挖掘处理方法，包括步骤：S1、基于运营商大数据，获取每一户外媒体预设的可视范围内WIFI热点用户和移动运营商用户的用户数据信息；其中，所述用户数据信息包括用户基础数据信息、用户流量数据信息和用户行为数据信息；S2、将获取到的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布式文件系统实现分布式存储；S3、采用多点并行方式对存储的用户数据信息进行数据挖掘和分析，从而得到基于每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中，所述媒体受众数据分析模型包括媒体受众群体特征模型和媒体受众群体行为模型；S4、将得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型进行显示。

A mining method and system for outdoors media resource data

The invention discloses a method for processing mining, outdoor media resources data includes the steps of: S1, operators of large data based on user access to data and information the visual range of every outdoor media the default WIFI hotspot users and mobile operators of users; among them, the number of users according to the user information includes basic data, user traffic data information and user behavior data; S2, will get to every outdoor media preset user data information within the visual range of implementation of distributed storage by Hadoop distributed file system; S3, multi point parallel user data storage for data mining and analysis, in order to get the audience each data analysis model the outdoor media based on the media audience; among them, the data analysis model including the media audience characteristics model and media audience Group behavior model; S4, the audience data analysis model of each of the outdoors media will be obtained.

【技术实现步骤摘要】
一种户外媒体资源数据的挖掘处理方法及系统
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种户外媒体资源数据挖掘处理方法及系统。
技术介绍
传统户外媒体的典型营销模式，是根据行业经验进行投放点位的选择。由于缺乏数据支撑，媒体的价格，广告投放的效果一直缺乏有效的评估体系和手段。这一价值评价体系的缺失，极大的制约了户外媒体行业的发展。另外，移动运营商掌握大量的用户数据，却长期得不到有效的利用，数据的价值不能得到充分的挖掘，事实上造成了资源浪费。随着技术手段的成熟，利用大数据技术，使得广告的曝光和交互可以被量化，户外媒体广告的精准投放成为可能。户外媒体转型升级的重要内容就是建立价值评估体系，提高精细化运营水平，从而提升传播价值。通过分析户外媒体的受众群体的消费偏好和行为特征，指导广告主合理选择投放点位，投放内容，提升广告的到达率，进而降低投放成本，获得更高的投资收益。基于上述背景，提出一种有效的受众分析方法对于提高户外媒体的传播效果至关重要。身处大数据时代，如何开发及利用好潜在受众的信息交互习惯将成为解决现有技术问题的主要研究方向。现如今，手机作为日常通讯设备几乎达到了人手一部的普及程度，人们养成了用手机完成通讯、消费等信息交互过程，与移动运营商达成合作以获取户外媒体所在区域受众的相关信息、可作为数据挖掘及分析的基础，从而可有效提高信息投放的命中率。但如何从运营商庞大杂乱的数据中筛选出上述有效的数据，是当下急需解决的问题，也是本方法所能实现的目的所在。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种，能有效根据用户特征数据和行为数据提供户外媒体受众群体分析，从而实现户外广告的精确投放和个性化定制投放，提高广告投放效果的一种户外媒体资源数据挖掘方法，包括步骤：S1、基于运营商大数据，获取每一户外媒体预设的可视范围内WIFI热点用户和移动运营商用户的用户数据信息；其中，所述用户数据信息包括用户基础数据信息、用户流量数据信息和用户行为数据信息；S2、将获取到的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布式文件系统实现分布式存储；S3、采用多点并行方式对存储的所述用户数据信息进行数据挖掘和分析，从而得到基于每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中，所述媒体受众数据分析模型包括媒体受众群体特征模型和媒体受众群体行为模型；S4、将得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型进行显示。作为上述方案的改进，在所述步骤S4之前，还包括步骤:S3’：重复N次执行步骤S1～S3，并将每次得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型对已建立的媒体受众数据分析模型进行修正，从而得到修正后的每一所述户外媒体的媒体受众数据分析模型；其中所述步骤S4显示的为修正后的每一所述户外媒体的受众数据分析模型。作为上述方案的改进，还包括步骤：S5、根据每一所述户外媒体的受众数据分析模型向每一所述户外媒体推送对应的媒体资源广告。作为上述方案的改进，所述步骤S1具体包括步骤：S11、划定每一户外媒体的可视区域；S12、基于WIFI热点连接确定每一户外媒体的可视区域内的全部移动终端用户；S13、基于运营商大数据，提取每一户外媒体的可视区域内的全部移动终端用户的包括当前的、或跟踪未来某段时间的、或追溯过去某段时间的用户数据信息。作为上述方案的改进，所述步骤S3具体包括步骤：设置数据挖掘的工作流，所述工作流中包括多个并行的数据处理任务；启动所述工作流，并在所述多个并行的数据处理任务被触发时，为每个所述数据处理任务分配执行节点，以使所述多个并行的数据处理任务在分配的执行节点上并行执行；在执行节点执行每个所述数据处理任务时，通过Map/Reduce机制将数据处理任务分配给并行执行的Map任务进行处理，并将每个数据处理任务对应的Map任务的处理结果通过相应的Reduce任务进行合并处理后得到相应数据处理任务的处理结果；每一所述处理结果为一媒体受众数据分析模型。本专利技术实施例对应提供了一种户外媒体资源数据挖掘处理系统，包括多个户外媒体和后台服务器，每一所述户外媒体设置WIFI设备；其中，所述后台服务器包括：数据采集模块，基于运营商大数据，获取每一户外媒体预设的可视范围内WIFI热点用户和移动运营商用户的用户数据信息；其中，所述用户数据信息包括用户基础数据信息、用户流量数据信息和用户行为数据信息；数据存储模块，将获取到的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布式文件系统实现分布式存储；数据挖掘模块，采用多点并行方式对存储的所述用户数据信息进行数据挖掘和分析，从而得到基于每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中，所述媒体受众数据分析模型包括媒体受众群体特征模型和媒体受众群体行为模型；以及显示模块，将得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型进行显示。作为上述方案的改进，还包括：数据修正模块，用于将多次得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型对已建立的媒体受众数据分析模型进行修正，从而得到修正后的每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中所述显示模块显示的为修正后的每一所述户外媒体的受众数据分析模型。作为上述方案的改进，还包括：媒体资源广告推送模块，用于根据每一所述户外媒体的受众数据分析模型向每一所述户外媒体推送对应的媒体资源广告。作为上述方案的改进，所述数据采集模块通过以下方式获取用户数据信息：预先划定每一户外媒体的可视区域；基于WIFI热点连接确定每一户外媒体的可视区域内的移动终端用户，并提取其用户数据；基于运营商大数据，提取每一户外媒体的可视区域内的全部移动终端用户的用户数据信息，此信息包括当前的、或跟踪未来某段时间的、或追溯过去某段时间的。作为上述方案的改进，所述数据挖掘模块通过以下步骤进行数据挖掘和分析：设置数据挖掘的工作流，所述工作流中包括多个并行的数据处理任务；启动所述工作流，并在所述多个并行的数据处理任务被触发时，为每个所述数据处理任务分配执行节点，以使所述多个并行的数据处理任务在分配的执行节点上并行执行；在执行节点执行每个所述数据处理任务时，通过Map/Reduce机制将数据处理任务分配给并行执行的Map任务进行处理，并将每个数据处理任务对应的Map任务的处理结果通过相应的Reduce任务进行合并处理后得到相应数据处理任务的处理结果；每一所述处理结果为一媒体受众数据分析模型。与现有技术相比，本专利技术公开的一种户外媒体资源数据挖掘处理方法及系统基于运营商大数据采集每一户外媒体的预设可视范围内的、通过WIFI热点方式与对应所述媒体实现连接的全部移动终端用户数据信息，并将采集的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布式文件系统实现分布式存储，采用多点并行方式对存储的所述用户数据信息进行数据挖掘和分析，从而得到基于每一所述户外媒体的受众数据分析模型(媒体受众群体特征模型和媒体受众群体行为模型)并用于进行显示。因此，本专利技术实施例的户外媒体资源数据挖掘处理方法及系统根据不同的户外媒体的受众的用户特征数据和行为数据提供户外媒体受众群体分析，并根据分析结果推介媒体资源，同时实现广告的精确投放和个性化定制投放，提高广告投放效果。同时本专利技术实施例利用大数据为媒体价值评估提供了一套行之有效的测评手段，提高了评估效率和客观性，适应了时代发展本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种户外媒体资源数据的挖掘处理方法，其特征在于，包括步骤：S1、基于运营商大数据，获取每一户外媒体预设的可视范围内WIFI热点用户和移动运营商用户的用户数据信息；其中，所述用户数据信息包括用户基础数据信息、用户流量数据信息和用户行为数据信息；S2、将获取到的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布式文件系统实现分布式存储；S3、采用多点并行方式对存储的所述用户数据信息进行数据挖掘和分析，从而得到基于每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中，所述媒体受众数据分析模型包括媒体受众群体特征模型和媒体受众群体行为模型；S4、将得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种户外媒体资源数据的挖掘处理方法，其特征在于，包括步骤：S1、基于运营商大数据，获取每一户外媒体预设的可视范围内WIFI热点用户和移动运营商用户的用户数据信息；其中，所述用户数据信息包括用户基础数据信息、用户流量数据信息和用户行为数据信息；S2、将获取到的每一户外媒体的预设可视范围内的用户数据信息通过Hadoop分布式文件系统实现分布式存储；S3、采用多点并行方式对存储的所述用户数据信息进行数据挖掘和分析，从而得到基于每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中，所述媒体受众数据分析模型包括媒体受众群体特征模型和媒体受众群体行为模型；S4、将得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型进行显示。2.如权利要求1所述的户外媒体资源数据挖掘处理方法，其特征在于，在所述步骤S4之前，还包括步骤:S3’：重复N次执行步骤S1～S3，并将每次得到的每一所述户外媒体的受众数据分析模型对已建立的媒体受众数据分析模型进行修正，从而得到修正后的每一所述户外媒体的受众数据分析模型；其中所述步骤S4显示的为修正后的每一所述户外媒体的受众数据分析模型。3.如权利要求1所述的户外媒体资源数据挖掘处理方法，其特征在于，还包括步骤：S5、根据每一所述户外媒体的受众数据分析模型向每一所述户外媒体推送对应的媒体资源广告。4.如权利要求1所述的户外媒体资源数据挖掘处理方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括步骤：S11、划定每一户外媒体的可视区域；S12、基于WIFI热点连接确定每一户外媒体的可视区域内的全部移动终端用户；S13、基于运营商大数据，提取每一户外媒体的可视区域内的全部移动终端用户的包括当前的、或跟踪未来某段时间的、或追溯过去某段时间的用户数据信息。5.如权利要求1所述的户外媒体资源数据挖掘处理方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括步骤：S31、设置数据挖掘的工作流，所述工作流中包括多个并行的数据处理任务；S32、启动所述工作流，并在所述多个并行的数据处理任务被触发时，为每个所述数据处理任务分配执行节点，以使所述多个并行的数据处理任务在分配的执行节点上并行执行；S33、在执行节点执行每个所述数据处理任务时，通过Map/Reduce机制将数据处理任务分配给并行执行的Map任务进行处理，并将每个数据处理任务对应的Map任务的处理结果通过相应的Reduce任务进行合并处理后得到相应数据处理任务的处理结果；每一所述处理结果为一媒体受众数据分析模型。6.一种户外媒体资源数据挖掘处理系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑君，聂辰晟，李鑫，毕艳红，李胜，
申请(专利权)人：广东南方新视界传媒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44