顾军华 高 星 王守彬 武君艳 张素琪

1(河北工业大学计算机科学与软件学院 天津 300401)2(河北省大数据计算重点实验室 天津 300401)3(天津商业大学信息工程学院 天津 300134)

0 引 言

伴随中国网络信息技术和“三网融合”的推进发展，IPTV行业的发展规模和发展速度都呈现快速增长的态势。截至2016年12月末，IPTV用户达到8 673万户[1]，较2015年增加了4 084万户，增长率为89%，快速发展的同时也面临着巨大的挑战。无论是IPTV平台还是传统媒体平台，洞察和理解用户的需求是每一个媒体平台发展的重中之重。目前，依据视频供应商提供的视频信息作为评估体系的指标，并依据经验设定指标权重的方法建立的评估模型均已无法准确地评估视频，不能满足IPTV受众群体的需求。利用新媒体和传统媒体的海量视频数据建立一套完整的IPTV视频评估体系，并利用IPTV平台已经积累的历史收视数据进行数据挖掘建立针对IPTV受众群体的评估模型是解决目前视频评估困境的重要途径。

视频评估体系中各指标的确定是建立视频评估模型的基础。2009年喻国明等[2]提出电视节目的收视率无法代表观众真实的满意度，更无法测量电视媒体的社会影响；2011年刘燕南[3-4]提出节目的评估指标体系，应从指导力、影响力、传播力、专业性几个指标来选择和定档节目,国内常见的电视节目评估体系是指为实现评估目的而构建的一套多指标、综合性、定量化的评估系统,一般是将各种待评要素指标化和可测化，主要采用量化方式处理不同指标之间的关系，最终形成由各种指标、权重和数学运算组成的系统；……