李雨菲 閆莉 楊直
摘 要:針對(duì)“三網(wǎng)融合”下廣電網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)問(wèn)題,運(yùn)用K-means算法對(duì)其市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。
關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò);K-means;聚類(lèi)分析
隨著國(guó)家“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的全面推進(jìn),“信息消費(fèi)”和“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的提出,廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)逐漸失去了原有的政策保護(hù),其業(yè)務(wù)也亟需由單一業(yè)務(wù)向多業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化,這對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出新的需求。企業(yè)從自身出發(fā),更希望能夠低投入高收益,因此應(yīng)緊跟市場(chǎng)需求,針對(duì)性研發(fā)市場(chǎng)需求度高的產(chǎn)品技術(shù),明確廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)是什么。
關(guān)于技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者已做了許多工作,從研究方法上來(lái)講,主要包括技術(shù)預(yù)見(jiàn)和專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘等方法[1,2],其中技術(shù)預(yù)見(jiàn)是從宏觀的角度,重點(diǎn)從國(guó)家、行業(yè)技術(shù)體系發(fā)展的角度進(jìn)行技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研、未來(lái)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)調(diào)研,其技術(shù)預(yù)見(jiàn)時(shí)間比較長(zhǎng);由于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專(zhuān)利相對(duì)較少,采用專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘法缺乏可行性。因此,基于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與市場(chǎng)需求息息相關(guān),文章擬以廣電網(wǎng)絡(luò)為例,運(yùn)用K-means算法對(duì)市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。
1 K-means算法流程及聚類(lèi)
2 基于K-means算法的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
本實(shí)證研究對(duì)象是對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基于K-means算法通過(guò)對(duì)海量用戶(hù)產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)的分析而得出的客觀的廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。文章通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式得出研究數(shù)據(jù),問(wèn)卷內(nèi)容為廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品市場(chǎng)需求及實(shí)現(xiàn)難易度。采用李克特五點(diǎn)量表來(lái)打分,其中1、2、3、4、5分別表示用戶(hù)需求程度“較低”、“低”、“一般”、“較高”、“高”,專(zhuān)家打分用1-10分表示大規(guī)模實(shí)現(xiàn)各需求由難到易程度。用戶(hù)調(diào)查問(wèn)卷共發(fā)放問(wèn)卷280份,回收問(wèn)卷280份,其中有效問(wèn)卷276份,有效率達(dá)到98%。專(zhuān)家問(wèn)卷30份,回收30份,其中有效問(wèn)卷29份,有效率達(dá)97%,對(duì)各個(gè)市場(chǎng)需求得分求算術(shù)平均值,得出問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)和文章第2節(jié)的模型,通過(guò)SPSS18.0軟件計(jì)算得出表2-5。
由計(jì)算可得出聚類(lèi)結(jié)果分為三類(lèi):
A類(lèi):多屏融合、高清互動(dòng)、3D互動(dòng)、無(wú)線寬帶、視頻通話(huà)、智能終端、錄播共享、視頻流暢、網(wǎng)絡(luò)流暢、高清、互動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)視頻、3D、即時(shí)消息、智能家居。
B類(lèi):創(chuàng)新界面、節(jié)目推薦、在線購(gòu)物、在線查詢(xún)、在線體育、在線支付、時(shí)移回看、點(diǎn)播、遠(yuǎn)程教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療、視頻監(jiān)控。
C類(lèi):在線閱讀、在線游戲
通過(guò)聚類(lèi)結(jié)果的提煉得到廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,其廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品聚類(lèi)結(jié)果提煉示意圖,如圖2所示。
根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果分析及關(guān)鍵技術(shù)的提煉,我們可以得出廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及研究方向如下所示:第一,數(shù)字化技術(shù)的推進(jìn),從視頻、音頻、文字的壓縮編碼及調(diào)制傳輸,使內(nèi)容的存儲(chǔ)容量更為豐富,數(shù)據(jù)傳輸更具有快捷性。第二,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)技術(shù)、中間件及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷升級(jí),包括標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)、全業(yè)務(wù)支撐技術(shù)及平臺(tái)的建立。第三,基礎(chǔ)網(wǎng)技術(shù)的改進(jìn),從網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),形成先進(jìn)的技術(shù)切入點(diǎn)和傳輸流暢性。第四,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,形成一體化的、成熟的網(wǎng)絡(luò)體系。
3 結(jié)束語(yǔ)
文章針對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)傳媒產(chǎn)業(yè),運(yùn)用K-means算法對(duì)市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。將K-means聚類(lèi)算法應(yīng)用于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析是一種嘗試,它的聚類(lèi)結(jié)果可以分析出市場(chǎng)需求,進(jìn)而得去廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。但K-means算法只適用于聚類(lèi)均值有意義的情況,因此應(yīng)盡可能增加樣本維數(shù),并通過(guò)過(guò)濾異常、無(wú)效數(shù)據(jù)得出相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)。此外K-means算法還有一個(gè)缺點(diǎn)就是用戶(hù)還必須事先指定聚類(lèi)個(gè)數(shù),如果聚類(lèi)個(gè)數(shù)定義不準(zhǔn)確將會(huì)使聚類(lèi)結(jié)果不合理。
參考文獻(xiàn)
[1]萬(wàn)勁波,崔志明,浦根祥.技術(shù)預(yù)見(jiàn)、關(guān)鍵技術(shù)選擇與產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].科學(xué)學(xué)研究,2003(1):41-46.
[2]劉曉東,劉大有.數(shù)據(jù)挖掘?qū)@C述[J].電子學(xué)報(bào),2003,S1:1989-1993.
[3]MacQueen J.Some Methods for Classification and Analysis of Mul-tivariate Observations[C].In: Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. BerkeleyUniversity of California Press,1967: 281 - 297.
[4] Cox D R.Note on Grouping[J].Journal of the American Statisti-cal Association,1957,52( 280):543-547.
[5]Fisher W D.On Grouping for Maximum Homogeneity[J].Journal of the American Statistical Association,1958,53(284):789-798.
[6]Sebestyen G S.Decision Making Process in Pattern Recognition[M].New York: Macmillan,1962.
[7]朱亞農(nóng),周明全,耿國(guó)華.基于高斯函數(shù)的曲面形狀控制方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2003,(5).
作者簡(jiǎn)介:李雨菲(1991-),女,碩士研究生,研究方向:企業(yè)集成與信息化。
通訊作者:閆莉(1973-),女,博士,教授,研究方向:物流系統(tǒng)工程。endprint
摘 要:針對(duì)“三網(wǎng)融合”下廣電網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)問(wèn)題,運(yùn)用K-means算法對(duì)其市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。
關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò);K-means;聚類(lèi)分析
隨著國(guó)家“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的全面推進(jìn),“信息消費(fèi)”和“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的提出,廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)逐漸失去了原有的政策保護(hù),其業(yè)務(wù)也亟需由單一業(yè)務(wù)向多業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化,這對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出新的需求。企業(yè)從自身出發(fā),更希望能夠低投入高收益,因此應(yīng)緊跟市場(chǎng)需求,針對(duì)性研發(fā)市場(chǎng)需求度高的產(chǎn)品技術(shù),明確廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)是什么。
關(guān)于技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者已做了許多工作,從研究方法上來(lái)講,主要包括技術(shù)預(yù)見(jiàn)和專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘等方法[1,2],其中技術(shù)預(yù)見(jiàn)是從宏觀的角度,重點(diǎn)從國(guó)家、行業(yè)技術(shù)體系發(fā)展的角度進(jìn)行技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研、未來(lái)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)調(diào)研,其技術(shù)預(yù)見(jiàn)時(shí)間比較長(zhǎng);由于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專(zhuān)利相對(duì)較少,采用專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘法缺乏可行性。因此,基于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與市場(chǎng)需求息息相關(guān),文章擬以廣電網(wǎng)絡(luò)為例,運(yùn)用K-means算法對(duì)市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。
1 K-means算法流程及聚類(lèi)
2 基于K-means算法的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
本實(shí)證研究對(duì)象是對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基于K-means算法通過(guò)對(duì)海量用戶(hù)產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)的分析而得出的客觀的廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。文章通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式得出研究數(shù)據(jù),問(wèn)卷內(nèi)容為廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品市場(chǎng)需求及實(shí)現(xiàn)難易度。采用李克特五點(diǎn)量表來(lái)打分,其中1、2、3、4、5分別表示用戶(hù)需求程度“較低”、“低”、“一般”、“較高”、“高”,專(zhuān)家打分用1-10分表示大規(guī)模實(shí)現(xiàn)各需求由難到易程度。用戶(hù)調(diào)查問(wèn)卷共發(fā)放問(wèn)卷280份,回收問(wèn)卷280份,其中有效問(wèn)卷276份,有效率達(dá)到98%。專(zhuān)家問(wèn)卷30份,回收30份,其中有效問(wèn)卷29份,有效率達(dá)97%,對(duì)各個(gè)市場(chǎng)需求得分求算術(shù)平均值,得出問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)和文章第2節(jié)的模型,通過(guò)SPSS18.0軟件計(jì)算得出表2-5。
由計(jì)算可得出聚類(lèi)結(jié)果分為三類(lèi):
A類(lèi):多屏融合、高清互動(dòng)、3D互動(dòng)、無(wú)線寬帶、視頻通話(huà)、智能終端、錄播共享、視頻流暢、網(wǎng)絡(luò)流暢、高清、互動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)視頻、3D、即時(shí)消息、智能家居。
B類(lèi):創(chuàng)新界面、節(jié)目推薦、在線購(gòu)物、在線查詢(xún)、在線體育、在線支付、時(shí)移回看、點(diǎn)播、遠(yuǎn)程教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療、視頻監(jiān)控。
C類(lèi):在線閱讀、在線游戲
通過(guò)聚類(lèi)結(jié)果的提煉得到廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,其廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品聚類(lèi)結(jié)果提煉示意圖,如圖2所示。
根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果分析及關(guān)鍵技術(shù)的提煉,我們可以得出廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及研究方向如下所示:第一,數(shù)字化技術(shù)的推進(jìn),從視頻、音頻、文字的壓縮編碼及調(diào)制傳輸,使內(nèi)容的存儲(chǔ)容量更為豐富,數(shù)據(jù)傳輸更具有快捷性。第二,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)技術(shù)、中間件及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷升級(jí),包括標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)、全業(yè)務(wù)支撐技術(shù)及平臺(tái)的建立。第三,基礎(chǔ)網(wǎng)技術(shù)的改進(jìn),從網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),形成先進(jìn)的技術(shù)切入點(diǎn)和傳輸流暢性。第四,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,形成一體化的、成熟的網(wǎng)絡(luò)體系。
3 結(jié)束語(yǔ)
文章針對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)傳媒產(chǎn)業(yè),運(yùn)用K-means算法對(duì)市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。將K-means聚類(lèi)算法應(yīng)用于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析是一種嘗試,它的聚類(lèi)結(jié)果可以分析出市場(chǎng)需求,進(jìn)而得去廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。但K-means算法只適用于聚類(lèi)均值有意義的情況,因此應(yīng)盡可能增加樣本維數(shù),并通過(guò)過(guò)濾異常、無(wú)效數(shù)據(jù)得出相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)。此外K-means算法還有一個(gè)缺點(diǎn)就是用戶(hù)還必須事先指定聚類(lèi)個(gè)數(shù),如果聚類(lèi)個(gè)數(shù)定義不準(zhǔn)確將會(huì)使聚類(lèi)結(jié)果不合理。
參考文獻(xiàn)
[1]萬(wàn)勁波,崔志明,浦根祥.技術(shù)預(yù)見(jiàn)、關(guān)鍵技術(shù)選擇與產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].科學(xué)學(xué)研究,2003(1):41-46.
[2]劉曉東,劉大有.數(shù)據(jù)挖掘?qū)@C述[J].電子學(xué)報(bào),2003,S1:1989-1993.
[3]MacQueen J.Some Methods for Classification and Analysis of Mul-tivariate Observations[C].In: Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. BerkeleyUniversity of California Press,1967: 281 - 297.
[4] Cox D R.Note on Grouping[J].Journal of the American Statisti-cal Association,1957,52( 280):543-547.
[5]Fisher W D.On Grouping for Maximum Homogeneity[J].Journal of the American Statistical Association,1958,53(284):789-798.
[6]Sebestyen G S.Decision Making Process in Pattern Recognition[M].New York: Macmillan,1962.
[7]朱亞農(nóng),周明全,耿國(guó)華.基于高斯函數(shù)的曲面形狀控制方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2003,(5).
作者簡(jiǎn)介:李雨菲(1991-),女,碩士研究生,研究方向:企業(yè)集成與信息化。
通訊作者:閆莉(1973-),女,博士,教授,研究方向:物流系統(tǒng)工程。endprint
摘 要:針對(duì)“三網(wǎng)融合”下廣電網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)問(wèn)題,運(yùn)用K-means算法對(duì)其市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。
關(guān)鍵詞:廣電網(wǎng)絡(luò);K-means;聚類(lèi)分析
隨著國(guó)家“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的全面推進(jìn),“信息消費(fèi)”和“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略的提出,廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)逐漸失去了原有的政策保護(hù),其業(yè)務(wù)也亟需由單一業(yè)務(wù)向多業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化,這對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出新的需求。企業(yè)從自身出發(fā),更希望能夠低投入高收益,因此應(yīng)緊跟市場(chǎng)需求,針對(duì)性研發(fā)市場(chǎng)需求度高的產(chǎn)品技術(shù),明確廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)是什么。
關(guān)于技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者已做了許多工作,從研究方法上來(lái)講,主要包括技術(shù)預(yù)見(jiàn)和專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘等方法[1,2],其中技術(shù)預(yù)見(jiàn)是從宏觀的角度,重點(diǎn)從國(guó)家、行業(yè)技術(shù)體系發(fā)展的角度進(jìn)行技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研、未來(lái)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)調(diào)研,其技術(shù)預(yù)見(jiàn)時(shí)間比較長(zhǎng);由于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專(zhuān)利相對(duì)較少,采用專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘法缺乏可行性。因此,基于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與市場(chǎng)需求息息相關(guān),文章擬以廣電網(wǎng)絡(luò)為例,運(yùn)用K-means算法對(duì)市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。
1 K-means算法流程及聚類(lèi)
2 基于K-means算法的廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
本實(shí)證研究對(duì)象是對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基于K-means算法通過(guò)對(duì)海量用戶(hù)產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)的分析而得出的客觀的廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。文章通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式得出研究數(shù)據(jù),問(wèn)卷內(nèi)容為廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品市場(chǎng)需求及實(shí)現(xiàn)難易度。采用李克特五點(diǎn)量表來(lái)打分,其中1、2、3、4、5分別表示用戶(hù)需求程度“較低”、“低”、“一般”、“較高”、“高”,專(zhuān)家打分用1-10分表示大規(guī)模實(shí)現(xiàn)各需求由難到易程度。用戶(hù)調(diào)查問(wèn)卷共發(fā)放問(wèn)卷280份,回收問(wèn)卷280份,其中有效問(wèn)卷276份,有效率達(dá)到98%。專(zhuān)家問(wèn)卷30份,回收30份,其中有效問(wèn)卷29份,有效率達(dá)97%,對(duì)各個(gè)市場(chǎng)需求得分求算術(shù)平均值,得出問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)和文章第2節(jié)的模型,通過(guò)SPSS18.0軟件計(jì)算得出表2-5。
由計(jì)算可得出聚類(lèi)結(jié)果分為三類(lèi):
A類(lèi):多屏融合、高清互動(dòng)、3D互動(dòng)、無(wú)線寬帶、視頻通話(huà)、智能終端、錄播共享、視頻流暢、網(wǎng)絡(luò)流暢、高清、互動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)視頻、3D、即時(shí)消息、智能家居。
B類(lèi):創(chuàng)新界面、節(jié)目推薦、在線購(gòu)物、在線查詢(xún)、在線體育、在線支付、時(shí)移回看、點(diǎn)播、遠(yuǎn)程教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療、視頻監(jiān)控。
C類(lèi):在線閱讀、在線游戲
通過(guò)聚類(lèi)結(jié)果的提煉得到廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,其廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品聚類(lèi)結(jié)果提煉示意圖,如圖2所示。
根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果分析及關(guān)鍵技術(shù)的提煉,我們可以得出廣電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及研究方向如下所示:第一,數(shù)字化技術(shù)的推進(jìn),從視頻、音頻、文字的壓縮編碼及調(diào)制傳輸,使內(nèi)容的存儲(chǔ)容量更為豐富,數(shù)據(jù)傳輸更具有快捷性。第二,運(yùn)營(yíng)平臺(tái)技術(shù)、中間件及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷升級(jí),包括標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)、全業(yè)務(wù)支撐技術(shù)及平臺(tái)的建立。第三,基礎(chǔ)網(wǎng)技術(shù)的改進(jìn),從網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),形成先進(jìn)的技術(shù)切入點(diǎn)和傳輸流暢性。第四,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,形成一體化的、成熟的網(wǎng)絡(luò)體系。
3 結(jié)束語(yǔ)
文章針對(duì)廣電網(wǎng)絡(luò)傳媒產(chǎn)業(yè),運(yùn)用K-means算法對(duì)市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果,提煉出廣電網(wǎng)絡(luò)未來(lái)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性,得出其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。將K-means聚類(lèi)算法應(yīng)用于廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析是一種嘗試,它的聚類(lèi)結(jié)果可以分析出市場(chǎng)需求,進(jìn)而得去廣電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。但K-means算法只適用于聚類(lèi)均值有意義的情況,因此應(yīng)盡可能增加樣本維數(shù),并通過(guò)過(guò)濾異常、無(wú)效數(shù)據(jù)得出相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)。此外K-means算法還有一個(gè)缺點(diǎn)就是用戶(hù)還必須事先指定聚類(lèi)個(gè)數(shù),如果聚類(lèi)個(gè)數(shù)定義不準(zhǔn)確將會(huì)使聚類(lèi)結(jié)果不合理。
參考文獻(xiàn)
[1]萬(wàn)勁波,崔志明,浦根祥.技術(shù)預(yù)見(jiàn)、關(guān)鍵技術(shù)選擇與產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].科學(xué)學(xué)研究,2003(1):41-46.
[2]劉曉東,劉大有.數(shù)據(jù)挖掘?qū)@C述[J].電子學(xué)報(bào),2003,S1:1989-1993.
[3]MacQueen J.Some Methods for Classification and Analysis of Mul-tivariate Observations[C].In: Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. BerkeleyUniversity of California Press,1967: 281 - 297.
[4] Cox D R.Note on Grouping[J].Journal of the American Statisti-cal Association,1957,52( 280):543-547.
[5]Fisher W D.On Grouping for Maximum Homogeneity[J].Journal of the American Statistical Association,1958,53(284):789-798.
[6]Sebestyen G S.Decision Making Process in Pattern Recognition[M].New York: Macmillan,1962.
[7]朱亞農(nóng),周明全,耿國(guó)華.基于高斯函數(shù)的曲面形狀控制方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2003,(5).
作者簡(jiǎn)介:李雨菲(1991-),女,碩士研究生,研究方向:企業(yè)集成與信息化。
通訊作者:閆莉(1973-),女,博士,教授,研究方向:物流系統(tǒng)工程。endprint