基于全媒体的资产价值评估模型及方法技术

基于全媒体的价值评估模型及方法，其中装置包括操作单元、获取单元、存储单元、处理单元以及展示单元；所述操作单元根据操作人员的操作向获取单元发送操作指令；所述获取单元接收操作指令并根据操作指令获取该资产在各媒体平台以及网站的数据；获取单元获取的数据源自存储单元以及外网；所述存储单元接收获取单元从外网获取资产的相关信息，并定时更新；所述处理单元接收获取单元发送的数据，并根据该数据获得该资产的价值评估模型；所述展示单元能够根据接收到的价值评估模型在前端设备展示；本发明专利技术通过统筹节目的各个播出途径，并侧重分析直播以及点播的播放形式对应的各类宏观价值指标，构建深层次的节目分析模型，全方面评估节目价值。

【技术实现步骤摘要】
基于全媒体的资产价值评估模型及方法
本专利技术涉及大数据领域，特别是涉及基于全媒体的资产价值评估模型及方法。
技术介绍
在传统的媒体行业，以电信网、计算机网和有线电视网“三网融合”作为背景，随着大数据技术的快速发展，使得广播电视和网络视听节目的数据有了更大的挖掘潜力。但是由于当前拍摄以及分享视频的便捷性，使传统的用户从传媒信息的接受者和使用者过渡到传媒信息的生产者。在大环境下，用户有着更为丰富的渠道去接触媒体信息，包括传统的广播电视，还有日渐流行的互联网电视，以及与日常生活密不可分的互联网平台和手机电视平台。随着渠道数量的不断增加，用户数据也是不断丰富和积累，在这样的背景下，如何评价视听节目的价值成为媒体行业研究的重点。现有的视听节目价值评估模式存在两方面缺陷，其一，由于节目的属性信息没有统一规范，使不同渠道的节目存在差异，比如信息缺失、广告插入等因素，导致同一节目的相关数据无法匹配统一；其二，视听节目的价值以收视率为主，导致评价结果存在片面性，不够全面。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有技术的不足，提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于全媒体的资产价值评估模型，其特征在于，包括操作单元、获取单元、存储单元、处理单元以及展示单元；/n所述操作单元根据操作人员的操作向获取单元发送操作指令；/n所述获取单元接收操作指令并根据操作指令获取该资产在各媒体平台以及网站的数据；获取单元获取的数据源自存储单元以及互联网；/n所述存储单元接收获取单元从互联网获取资产的关联信息，并定时更新；存储单元还能够接收并存储处理单元反馈的价值评估模型；资产的关联信息包括各媒体平台的点播数据、直播数据、客户晴雨表、互联网影片排行；/n所述处理单元接收获取单元发送的数据，并根据该数据获得该资产的价值评估模型；/n所述展示单元能够根据接收到的价值评...

【技术特征摘要】
1.一种基于全媒体的资产价值评估模型，其特征在于，包括操作单元、获取单元、存储单元、处理单元以及展示单元；
所述操作单元根据操作人员的操作向获取单元发送操作指令；
所述获取单元接收操作指令并根据操作指令获取该资产在各媒体平台以及网站的数据；获取单元获取的数据源自存储单元以及互联网；
所述存储单元接收获取单元从互联网获取资产的关联信息，并定时更新；存储单元还能够接收并存储处理单元反馈的价值评估模型；资产的关联信息包括各媒体平台的点播数据、直播数据、客户晴雨表、互联网影片排行；
所述处理单元接收获取单元发送的数据，并根据该数据获得该资产的价值评估模型；
所述展示单元能够根据接收到的价值评估模型在前端设备展示。


2.一种基于全媒体的资产价值评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：根据操作单元接收的信息确定参与资产价值评估的资产C；
步骤S2：源数据接入，所述源数据接入为获取单元从存储模块以及互联网获取资产C的关联信息并将资产C的关联信息发送至处理单元；资产C的关联信息包括各媒体平台的点播数据、直播数据、客户晴雨表、互联网影片排行；
步骤S3：处理单元接收资产C的关联信息并进行数据清洗；
步骤S4：完成数据清洗后处理单元计算各媒体平台的资产价值；资产价值包括五个宏观价值指标，分别为创收价值、收视价值、投资价值、影响价值以及成本价值；
步骤S5：处理单元综合各媒体平台计算得到的资产价值，得到资产C的价值评估模型并发送至展示单元；
步骤S6：展示单元接收资产C的价值评估模型并进行展示；
所述步骤S2中，各媒体平台包括广播电视平台、互动电视平台、互联网电视平台、手机电视平台以及互联网平台；其资产价值分别为广播电视平台资产价值V1、互动电视平台资产价值V2、互联网电视平台资产价值V3、手机电视平台资产价值V4以及互联网平台资产价值V5。


3.根据权利要求2所述的一种基于全媒体的资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S3中数据清洗为将资产C的关联信息根据相似度算法进行匹配，其中包括三方面的相似度匹配：
i.网络资产与各媒体平台之间基于资产属性的相似度算法匹配；
ii.各媒体平台资产之间基于资产属性的相似度算法匹配；
iii.直播资产与点播资产之间基于资产属性的相似度算法匹配；
相似度算法匹配包括如下步骤：
步骤I：按照资产类型维度，对每一种类型的资产建立各自的关联度模型；
步骤II：在同种类型资产中，选取w个具有显著的特征属性，则媒体平台第b个资产的第v个特征属性值表示为：其中特征属性为资产的关联信息；c表示该媒体平台的总资产数；
步骤III：度量特征属性v的相似度，使用表示，其中c和e分别表示为两个媒体平台对应的总资产数；SCUb(b＝1，2，...，c)和SCUd(d＝1，2，...，e)分别表示媒体平台第b个资产和媒体平台第d个资产的特征属性集；第v个属性的相似度表示为
步骤IV：特征属性集SCUb(b＝1，2，...，c)和SCUd(d＝1，2，...，e)的相似度表示为其中kv表示第v个特征属性的权重；
步骤V：步骤IV中获得的相似度值进行排序，形成相似度矩阵Sc-1，e-1表示媒体平台第c个资产和另一媒体平台第e个资产的相似度；
步骤VI：选取相似度最高的资产进行数据补充。


4.根据权利要求2所述的一种基于全媒体的资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S4中创收价值指标针对资产在关联创收属性数据进行评估，包括该资产在订包、单点业务上的收入指标，分别为x1，x2表示；则资产的创收价值计算公式如下：
HP1＝m1*x1+m2*x2
其中，设置加权系数m1＝m2＝0.5；创收价值的数据为历史周期的数据，选取3个月或6个月时长。


5.根据权利要求2所述的一种基于全媒体的资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S3中收视价值包括直播收视价值和点播收视价值；收视价值的计算方式如下：
HP2＝m3*x3+m4*x4
其中x3和x4分别表示点播收视价值和直播收视价值；m3和m4为权重系数，其中m3和m4的和为1，m3和m4的比值大小由直播收视途径和点播收视途径的流量比值决定。


6.根据权利要求5所述的一种基于全媒体的资产价值评估方法，其特征在于，所述点播收视价值的计算规则如下所示：
点播收视＝α1*点播近度+α2*点播广度+α3*点播丰富度+α4*点播深度
其中α1、α2、α3以及α4是各子项指标的加权系数，由计算公式中各子项的数据丰富度决定；
所述点播近度的计算，需要确定截止计算时间，以截止计算时间为起点往前推算，推算资产被点播x次的时间长度，并计算平均被点播一次的间隔时间长度，根据时间长度的确定分值，时间长度越短，分值越高；
所述点播广度的计算方式如下所示：






其中，history-vodk表示历史第k个月，该月内该资产对应的点播用户数；current_vod表示当月的点播用户总数；εk为各项加权系数，根据时间由远及近，系数逐渐增大；历史第k个月表示到截止时间为止，向前推算k个月；
所述点播丰富度反映点播该资产的用户群体情况，进而评估资产的点播适应群体，包括用户标签；点播丰富度的计算步骤如下所示：
步骤b1：确定用户标签：label_codei(i＝1，2，…，n′...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玮，刘晓敏，唐志燕，石乐芸，郑威，汪昊辰，
申请(专利权)人：华数传媒网络有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33