CN106056297A - 影视大数据评估决策辅助系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种影视大数据评估决策辅助系统及方法，包括真实收视表现评估单元，所述的真实收视表现评估单元根据影视节目在某平台某时段的收视率与该平台同时段的平均收视率的比值，计算得到该影视节目的真实收视表现；所述的该平台同时段的平均收视率通过大数据收集和计算得到，以实现所述的真实收视表现平台无关性，作为被评估影视节目的收视指标。通过本发明，对多个引擎的翻译质量，进行自动化的实时的质量评估，对于不同的翻译语句，给出最优的翻译引擎结果。通过节目收视表现数据与播放平台同时段节目历史收视表现数据运算得到节目本身市场表现的评估方式。本发明以真实收视表现为基础，综合了多种评估因素，以实现通过大数据对影视节目的多项指标的评估，用以辅助决策。

Description

影视大数据评估决策辅助系统及方法
技术领域
本发明涉及评估决策技术领域，具体地说是一种基于影视相关影响因素的影视大数据评估决策辅助系统及方法。
背景技术
在现有技术中，娱乐产业的决策和分析主要基于传统经验和历史数据的结合，也就是说，主要凭借经验，经验更甚于数据，对于最终决策大多还仰赖于经验为主。随着大数据产业的发展，各行各业均利用大数据来辅助决策，娱乐业的数据逐渐规模化，并且越来越多的投资人都为跨界投资，为了弥补经验不足，需要有可靠的数据及符合投资策略的分析数据来辅助决策。
对于数据的类别，每个类别数据的权重均有所不同，而且不同数据的组合又会产生不同的协同情况，这些都需要在系统设计中予以考虑。而现有技术当中，无法利用多种数据协同辅助决策，也无法得出相应的评价指标。
此外，通常情况下，影视节目的收视率被用来作为评价影视节目的重要指标，但是影视节目的收视率实际上不仅仅跟节目本申请相关，诸如播放平台、播放时间、节目类型，等等，均跟收视率有着重要关系。在此前提下，现有技术的收视率和收视表现作为评估的依据是有失偏颇的，无法真实反映影视节目的真实收视表现。
发明内容
有鉴于此，本发明针对上述现有技术存在的无法采用大数据协同辅助决策的技术问题，提供了一种利用多种评价因素的数据，并根据相应权重进行评估的影视大数据评估决策辅助系统及方法，同时得出影视节目的真实收视表现。
本发明的技术解决方案是，提供一种以下的影视大数据评估决策辅助系统，包括真实收视表现评估单元，所述的真实收视表现评估单元根据影视节目在某平台某时段的收视率与该平台同时段的平均收视率的比值，计算得到该影视节目的真实收视表现；所述的该平台同时段的平均收视率通过大数据收集和计算得到，以实现所述的真实收视表现平台无关性，作为被评估影视节目的收视指标。
作为改进，所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括团队匹配度评估单元，所述的团队匹配度评估单元基于影视节目的真实收视表现，以全网剧目的收视表现为基础，统计出高、中、低的区间阀值，作为判断匹配度高低的依据，根据某团队的影视节目之真实收视表现所在的区间，作为该团队匹配度评估的依据。同时可显示本次分析需求结果在全网同类数据热力分布图的定位，形成对比参照，该评估以真实收视表现为基础，用以评估某团队的影视节目的真实收视表现之高低，从而得到其匹配程度。
作为改进，在团队匹配度评估单元中，根据团队成员所参演的影视节目之真实收视表现来表征该团队成员之从业表现，并结合影视节目题材，得到团队成员参演某题材的真实收视表现，用以表征其题材匹配度。以查询人员的历史剧目收视表现来形成趋势和热力定位，同时参照其参演数量来形成对其匹配度的判断，该设计是对团队匹配度评估的进一步深化，得到更多表征团队的信息，将团队成员、真实收视表现和题材之大数据进行协同分析，能够得到更精准的评估信息。
作为改进，所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括题材市场疲劳度评估单元，结合某题材历史发行情况和真实收视表现趋势，预测其后续走势，用以表征某题材的市场疲劳度。这样的评估，在真实收视表现的基础上，结合了某题材的历史数据，从而形成其真实收视表现趋势，以判断其市场疲劳程度。
作为改进，统计某题材节目在不同平台的收视表现，用以得到题材与播放平台匹配度，收视表现高，则匹配度高。
作为改进，所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括IP风险度评估单元，通过IP风险度评估单元对原创IP进行移植的剧目进行IP风险评估，通过对IP的热度、变化趋势、同类转化度进行综合分析，来提供IP风险度的评估。
本发明的另一技术解决方案是，提供一种以下的影视大数据评估决策辅助方法，根据影视节目在某平台某时段的收视率与该平台同时段的平均收视率的比值，计算得到该影视节目的真实收视表现；所述的该平台同时段的平均收视率通过大数据收集和计算得到，以实现所述的真实收视表现平台无关性，作为被评估影视节目的收视指标。
作为改进，基于影视节目的真实收视表现，以全网剧目的收视表现为基础，统计出高、中、低的区间阀值，作为判断匹配度高低的依据，根据某团队的影视节目之真实收视表现所在的区间，作为该团队匹配度评估的依据。同时可显示本次分析需求结果在全网同类数据热力分布图的定位，形成对比参照，该评估以真实收视表现为基础，用以评估某团队的影视节目的真实收视表现之高低，从而得到其匹配程度。
作为改进，根据团队成员所参演的影视节目之真实收视表现来表征该团队成员之从业表现，并结合影视节目题材，得到团队成员参演某题材的真实收视表现，用以表征其题材匹配度。以查询人员的历史剧目收视表现来形成趋势和热力定位，同时参照其参演数量来形成对其匹配度的判断，该设计是对团队匹配度评估的进一步深化，得到更多表征团队的信息，将团队成员、真实收视表现和题材之大数据进行协同分析，能够得到更精准的评估信息。
作为改进，结合某题材历史发行情况和真实收视表现趋势，预测其后续走势，用以表征某题材的市场疲劳度。这样的评估，在真实收视表现的基础上，结合了某题材的历史数据，从而形成其真实收视表现趋势，以判断其市场疲劳程度。
作为改进，统计某题材节目在不同平台的收视表现，用以得到题材与播放平台匹配度，收视表现高，则匹配度高。
作为改进，所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括IP风险度评估单元，通过IP风险度评估单元对原创IP进行移植的剧目进行IP风险评估，通过对IP的热度、变化趋势、同类转化度进行综合分析，来提供IP风险度的评估。
采用以上系统和方法，本发明与现有技术相比，具有以下优点：采用本发明，真实收视表现为基于收视率和播出平台状态的复合数据，实现平台无关性的剧目收视效果指标；基于上述市场需求，结合了影视业专业人士的分析决策方式，利用大数据运算理论和技术，形成符合市场需求的大数据应用产品。通过节目收视表现数据与播放平台同时段节目历史收视表现数据运算得到节目本身市场表现的评估方式。本发明以真实收视表现为基础，综合了多种评估因素，以实现通过大数据对影视节目的多项指标的评估，用以辅助决策。
附图说明
图1为基于影视相关影响因素的影视大数据评估决策辅助系统的示意图；
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但本发明并不仅仅限于这些实施例。
本发明涵盖任何在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。为了使公众对本发明有彻底的了解，在以下本发明优选实施例中详细说明了具体的细节，而对本领域技术人员来说没有这些细节的描述也可以完全理解本发明。
如图1所示，本发明的一种影视大数据评估决策辅助系统，包括真实收视表现评估单元，所述的真实收视表现评估单元根据影视节目在某平台某时段的收视率与该平台同时段的平均收视率的比值，计算得到该影视节目的真实收视表现；所述的该平台同时段的平均收视率通过大数据收集和计算得到，以实现所述的真实收视表现平台无关性，作为被评估影视节目的收视指标。
所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括团队匹配度评估单元，所述的团队匹配度评估单元基于影视节目的真实收视表现，以全网剧目的收视表现为基础，统计出高、中、低的区间阀值，作为判断匹配度高低的依据，根据某团队的影视节目之真实收视表现所在的区间，作为该团队匹配度评估的依据。同时可显示本次分析需求结果在全网同类数据热力分布图的定位，形成对比参照，该评估以真实收视表现为基础，用以评估某团队的影视节目的真实收视表现之高低，从而得到其匹配程度。
在团队匹配度评估单元中，根据团队成员所参演的影视节目之真实收视表现来表征该团队成员之从业表现，并结合影视节目题材，得到团队成员参演某题材的真实收视表现，用以表征其题材匹配度。以查询人员的历史剧目收视表现来形成趋势和热力定位，同时参照其参演数量来形成对其匹配度的判断，该设计是对团队匹配度评估的进一步深化，得到更多表征团队的信息，将团队成员、真实收视表现和题材之大数据进行协同分析，能够得到更精准的评估信息。
所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括题材市场疲劳度评估单元，结合某题材历史发行情况和真实收视表现趋势，预测其后续走势，用以表征某题材的市场疲劳度。这样的评估，在真实收视表现的基础上，结合了某题材的历史数据，从而形成其真实收视表现趋势，以判断其市场疲劳程度。
统计某题材节目在不同平台的收视表现，用以得到题材与播放平台匹配度，收视表现高，则匹配度高。
所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括IP风险度评估单元，通过IP风险度评估单元对原创IP进行移植的剧目进行IP风险评估，通过对IP的热度、变化趋势、同类转化度进行综合分析，来提供IP风险度的评估。
本系统的建立基础是，以大数据逻辑来建设和运营；通过大数据来验证模型的准确度，通过大数据来获取运算模型的变量参数，通过大数据对判断阀值进行动态调整，通过系统的用户使用数据分析来对系统进行优化、改进。这样的解决思路可以用于对真实收视表现的修正。所述的运算模型是指本发明方案中所提及的计算方式，比如，比值。所述的判断阈值，则可指的是包括所述“统计出高、中、低的区间阀值”，也可拓展至其他阈值。
分析数据和分析目标来自行业内的分析维度和基本算法，汇集专业的行业大数据，通过趋势预测分析法来进行测算比对，从而将预测工作基于数据和理论两大基石。
各类定性的判断阀值来自于历史数据的计算，形成区间进行取值；同时系统提供全量数据与结果数据的对比呈现，让使用者了解当前数据所处的位置。
本系统可以基于软件系统完成，包括多个数据层次：
基础数据层------剧目基础数据：制作数据、团队数据、收视数据、公众关注数据；人员社交数据：公众关注度、舆情、受众；平台(电视、网站)基础数据：收视率、招商能力；市场风险数据：政策风险、市场状况、人群关注状况；IP数据(原IP状况、同类转化状况)；
数据分析层------团队分析：协作度、历史、受众；人员分析：人员从业表现、受众、关注度；题材分析：风险评估；成本分析：制作、发行；IP分析；平台分析：匹配度、招商能力；
数据展现层------1)行业数据综合查询库；2)基于大数据平台的投资预判分析：单项分析行业所处位置展现和评估、综合展现评估。
对于几个关键性分析方向需要做进一步说明：
1、从剧目历史大数据进行分析预判以下信息：团队协作性、人员和剧目匹配性、平台匹配性、题材风险、成本合理性、发行可行性。
2、通过社交媒体及业内最新数据进行分析预判：团队人员选型、题材关注趋势、IP风险。
以上仅就本发明较佳的实施例作了说明，但不能理解为是对权利要求的限制。本发明不仅局限于以上实施例，其具体结构允许有变化。总之，凡在本发明独立权利要求的保护范围内所作的各种变化均在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种影视大数据评估决策辅助系统，包括真实收视表现评估单元，所述的真实收视表现评估单元根据影视节目在某平台某时段的收视率与该平台同时段的平均收视率的比值，计算得到该影视节目的真实收视表现；所述的该平台同时段的平均收视率通过大数据收集和计算得到，以实现所述的真实收视表现平台无关性，作为被评估影视节目的收视指标。
2.根据权利要求1所述的影视大数据评估决策辅助系统，其特征在于：所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括团队匹配度评估单元，所述的团队匹配度评估单元基于影视节目的真实收视表现，以全网剧目的收视表现为基础，统计出高、中、低的区间阀值，作为判断匹配度高低的依据，根据某团队的影视节目之真实收视表现所在的区间，作为该团队匹配度评估的依据。
3.根据权利要求2所述的影视大数据评估决策辅助系统，其特征在于：在团队匹配度评估单元中，根据团队成员所参演的影视节目之真实收视表现来表征该团队成员之从业表现，并结合影视节目题材，得到团队成员参演某题材的真实收视表现，用以表征其题材匹配度。
4.根据权利要求1或3所述的影视大数据评估决策辅助系统，其特征在于：所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括题材市场疲劳度评估单元，结合某题材历史发行情况和真实收视表现趋势，预测其后续走势，用以表征某题材的市场疲劳度；统计某题材节目在不同平台的收视表现，用以得到题材与播放平台匹配度，收视表现高，则匹配度高。
5.根据权利要求1或3所述的影视大数据评估决策辅助系统，其特征在于：所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括IP风险度评估单元，通过IP风险度评估单元对原创IP进行移植的剧目进行IP风险评估，通过对IP的热度、变化趋势、同类转化度进行综合分析，来提供IP风险度的评估。
6.一种影视大数据评估决策辅助方法，根据影视节目在某平台某时段的收视率与该平台同时段的平均收视率的比值，计算得到该影视节目的真实收视表现；所述的该平台同时段的平均收视率通过大数据收集和计算得到，以实现所述的真实收视表现平台无关性，作为被评估影视节目的收视指标。
7.根据权利要求6所述的影视大数据评估决策辅助方法，其特征在于：基于影视节目的真实收视表现，以全网剧目的收视表现为基础，统计出高、中、低的区间阀值，作为判断匹配度高低的依据，根据某团队的影视节目之真实收视表现所在的区间，作为该团队匹配度评估的依据。
8.根据权利要求7所述的影视大数据评估决策辅助方法，其特征在于：根据团队成员所参演的影视节目之真实收视表现来表征该团队成员之从业表现，并结合影视节目题材，得到团队成员参演某题材的真实收视表现，用以表征其题材匹配度。
9.根据权利要求6或7所述的影视大数据评估决策辅助方法，其特征在于：结合某题材历史发行情况和真实收视表现趋势，预测其后续走势，用以表征某题材的市场疲劳度；统计某题材节目在不同平台的收视表现，用以得到题材与播放平台匹配度，收视表现高，则匹配度高。
10.根据权利要求9所述的影视大数据评估决策辅助方法，其特征在于：所述的影视大数据评估决策辅助系统还包括IP风险度评估单元，通过IP风险度评估单元对原创IP进行移植的剧目进行IP风险评估，通过对IP的热度、变化趋势、同类转化度进行综合分析，来提供IP风险度的评估。
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