基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則在電視受眾分析中的應(yīng)用.pdf

1、受眾，是對于大眾傳播中接收者的統(tǒng)稱，一般是指通過大眾傳播媒介接受信息的人，包括報刊讀者、廣播聽眾、電視觀眾以及互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)民。由于受眾是傳播活動的目的地，人們不斷地改進(jìn)傳播媒介、傳播方式以及傳播內(nèi)容，都是為了能夠讓受眾最大限度地接受傳播內(nèi)容，以達(dá)到最好的傳播效果。因此受眾研究一直在大眾傳播研究中有著相當(dāng)重要的地位。隨著調(diào)查受眾群體規(guī)模越來越大，調(diào)查的內(nèi)容越來越詳細(xì)，對于其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行行之有效的分析就顯得越來越重要。 數(shù)據(jù)挖掘（Da

2、ta Mining）又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 本文提出了基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則在受眾分析中的應(yīng)用，目的在于對受眾分析過程中所處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確、挖掘式的分析。通過對大量的數(shù)據(jù)的分析，從中提取出眾多關(guān)聯(lián)關(guān)系，這其中就包括隱含的、未被人們預(yù)測到的嶄新的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 1．首先對遺傳算法和關(guān)聯(lián)規(guī)

3、則挖掘技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了研究，然后對關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法Apriori算法進(jìn)行分析后，針對算法的不足，把遺傳算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行聯(lián)合，得到基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則。該算法的核心是通過遺傳算法的選擇、交叉和變異來尋求最優(yōu)解，以減少對龐大數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)，獲得較高的挖掘效率。為求得全局最優(yōu)解，在本文中把賭輪選擇算法和最佳個體保存算法相結(jié)合，在目前已知可查詢的文獻(xiàn)資料當(dāng)中尚未有將這兩種算法結(jié)合應(yīng)用到尋找關(guān)聯(lián)規(guī)則的實例。 2．在前述研究的基礎(chǔ)

4、上，設(shè)計并實現(xiàn)了兩個分別以Apriori算法和遺傳算法為核心的可視化挖掘工具原型。在挖掘工具中實現(xiàn)了挖掘的可視化，使用戶能夠?qū)煞N算法的挖掘技術(shù)進(jìn)行對比。 3．最終將算法用于受眾分析中，得到一些強關(guān)聯(lián)規(guī)則，并嘗試發(fā)現(xiàn)以前未被發(fā)現(xiàn)的，隱匿在各因素之間的某種關(guān)聯(lián)關(guān)系。并且在分析中發(fā)現(xiàn)，這種對于隱匿關(guān)聯(lián)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)在研究受眾領(lǐng)域所出現(xiàn)的新問題時，能夠發(fā)揮較大的作用。在得出各因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)之上，進(jìn)而能夠?qū)鞑セ顒悠鸬街笇?dǎo)作用，進(jìn)