一種同源跨屏數(shù)據(jù)嗅探方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計技術領域，尤其指一種同源跨屏數(shù)據(jù)嗅探方法。
【背景技術】
[0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)- (Internet Plus)的不斷發(fā)展，多屏的使用已經(jīng)成為當前人們媒介消 費的潮流。越來越多的廣告主順應消費者的媒介行為嬗變，紛紛將其它視頻媒體(在線視 頻、移動視頻、樓宇屏、數(shù)字電視等)與傳統(tǒng)電視進行跨屏整合優(yōu)化，跨屏傳播的業(yè)態(tài)已然形 成。如此，用戶行為軌跡變得撲朔迷離，其活動范疇不再局限于電視和PC間，各色移動、可穿 戴和智能設備層出不窮，對廣告研究而言，更加難以用科學的、完整的、高效的方式研究和 評估用戶有效彳丁為路徑。
[0003] 跨屏傳播搭建了一個多維的傳播網(wǎng)絡，讓目標人群在不同的空間、時間都在接觸 廣告的信息，這種"廣告包圍"式傳播會使信息接受者產(chǎn)生更多的思考，更多關于品牌或產(chǎn) 品的聯(lián)想，也就有機會達到1 + 1>2的傳播效果，即產(chǎn)生跨屏傳播的協(xié)同效應?？缙羵鞑サ膮f(xié) 同效應包括不同視頻媒體在傳播時間、傳播空間上的互補效應;覆蓋人群廣度上的延伸效 應;在不同媒體看到廣告后的重復效應;以及跨屏優(yōu)化所產(chǎn)生的成本效應等。
[0004] 然而，跨屏傳播的優(yōu)化也面臨一個巨大的挑戰(zhàn)，即同源研究的問題。同源研究是指 通過同一樣本收集受眾接觸不同屏幕廣告的數(shù)據(jù)，即同源數(shù)據(jù)?；谕礃颖緦Ω鱾€媒體 進行相關主題研究是指導跨屏優(yōu)化的關鍵。只有基于同源樣本所監(jiān)測出來的結(jié)果，才能夠 最好反映到不同受眾人群在各個媒體的到達情況，特別是了解到各媒體之間的重合度。
[0005] 目前常用的同源跨屏研究主要基于問卷調(diào)研或程序植入的方式進行。盡管傳統(tǒng)研 究方法能在一定程度解決同源跨屏研究遇到的問題，但隨著互聯(lián)網(wǎng)+的不斷發(fā)展，各種智能 設備層出不窮，用戶的接觸面越發(fā)豐富，以問卷和程序植入方式進行研究已無法滿足現(xiàn)階 段的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種同源跨屏數(shù)據(jù)嗅探方法，能夠?qū)崿F(xiàn)同 源跨屏數(shù)據(jù)的捕獲、分析及處理。
[0007] 為了達到本發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種同源跨屏數(shù)據(jù)嗅探方法，包括：。
[0008] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明提供的同源跨屏數(shù)據(jù)嗅探方法，首先對來自智能電視、互 聯(lián)網(wǎng)流量、智能家庭、移動設備和PC設備的多源數(shù)據(jù)進行預處理，降低海量多源數(shù)據(jù)造成的 系統(tǒng)過載，處理性能不足的問題，避免了出現(xiàn)數(shù)據(jù)峰值時的系統(tǒng)崩潰。然后對將處理后的數(shù) 據(jù)與系統(tǒng)環(huán)境參量、設備環(huán)境參量和網(wǎng)絡環(huán)境參量分別導入智能知識學習庫和組合模式篩 選，智能知識學習庫根據(jù)輸入網(wǎng)絡數(shù)據(jù)及其參量進行學習，選擇相適應的組合模式進行數(shù) 據(jù)嗅探，組合模式篩選根據(jù)智能知識學習庫反饋組合模式，選擇可伸縮通道與嗅探模式類 型，最后生成可伸縮通道嗅探模式。該方法可大大提高同源跨屏數(shù)據(jù)獲取豐富程度與質(zhì)量， 對后續(xù)的同源跨屏數(shù)據(jù)分析和研究具有重要意義和使用價值。
[0009] 本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變 得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權利 要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構來實現(xiàn)和獲得。
【附圖說明】
[0010] 附圖用來提供對本發(fā)明技術方案的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本 申請的實施例一起用于解釋本發(fā)明的技術方案，并不構成對本發(fā)明技術方案的限制。
[0011] 圖1是本發(fā)明實施例中同源跨屏數(shù)據(jù)統(tǒng)計嗅探方法的流程示意圖。
[0012] 圖2是本發(fā)明實施例中同源跨屏數(shù)據(jù)統(tǒng)計嗅探方法的應用示意圖。
[0013] 圖3為本發(fā)明實施例中可伸縮環(huán)形數(shù)據(jù)嗅探的應用示意圖。
[0014]圖4為本發(fā)明實施例中可伸縮隊列數(shù)據(jù)嗅探的應用示意圖。
[0015] 圖5為本發(fā)明實施例中可伸縮堆棧數(shù)據(jù)嗅探的應用示意圖。
[0016] 圖6為本發(fā)明實施例中同源跨屏智能學習引擎數(shù)據(jù)構建的示意圖。
【具體實施方式】
[0017] 為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白，下文中將結(jié)合附圖對本發(fā)明 的實施例進行詳細說明。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中 的特征可以相互任意組合。
[0018] 在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執(zhí)行指令的計算機系統(tǒng)中 執(zhí)行。并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順 序執(zhí)行所示出或描述的步驟。
[0019] 圖1是本發(fā)明的一種實施例中同源跨屏數(shù)據(jù)嗅探方法的流程示意圖。如圖1所示， 該方法包括：
[0020] 步驟101，根據(jù)預先設置的篩選條件，對多數(shù)據(jù)流進行篩選，所述同源跨屏的多數(shù) 據(jù)流包括智能電視數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、智能家庭數(shù)據(jù)、移動設備數(shù)據(jù)和PC設備數(shù)據(jù)。
[0021 ]在本步驟中，預先為每種類型的數(shù)據(jù)流設置篩選條件。
[0022] 智能電視的篩選條件是：
[0023] SmartTV(Start_T ime,End_T ime,Node_Info,Channe1),
[0024] Sma代分量分解為- ，獅de_I_〖mmTr和 Cha,wet""n，,
[0025] 其中，SmartTV表示智能電視數(shù)據(jù)流，i表示智能電視數(shù)據(jù)流序號；
[0026] Stor/ _ 是第i號智能電視數(shù)據(jù)流的開始時間；
[0027] 是第i號智能電視數(shù)據(jù)流的結(jié)束時間；
[0028] '是第i號智能電視數(shù)據(jù)流的終端信息。
[0029] 是第i號智能電視數(shù)據(jù)流的通道信息。
[0030]互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的篩選條件是：
[0031 ] Itraffic(Start_Time,End_Time,Node_Info,(URLs UProtocols U Applications))，
[0033] 其中，Mode表示互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流，i表示互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流序號；
[0034] 是第i號指定類型數(shù)據(jù)流的開始時間；
[0035] -/ 是第i號指定類型數(shù)據(jù)流的結(jié)束時間；
[0036] 是第i號指定類型數(shù)據(jù)流的終端信息；
[0037] 為第i號指定類型數(shù)據(jù)流終端信息的域名與路徑；
[0038] 為第i號指定類型數(shù)據(jù)流終端信息使用的協(xié)議；
[0039] 卻為第i號指定類型數(shù)據(jù)流終端信息使用的應用。
[0040] 智能家居數(shù)據(jù)的篩選條件是：
[0041 ] SmartHome(Start_Time,End_Time,Node_Info, State),
[0043]其中，SmartHome表示智能家居數(shù)據(jù)流，i表示智能家居數(shù)據(jù)流序號；
[0044] '為第i號智能家居數(shù)據(jù)流的開始時間；
[0045] + 為第i號智能家居數(shù)據(jù)流的結(jié)束時間；
[0046] /?/〇廣?為第i號智能家居數(shù)據(jù)流的終端信息；
[0047] 為第i號智能家居數(shù)據(jù)流的終端信息的狀態(tài)或模式。
[0048] 移動設備數(shù)據(jù)的篩選條件是：
[0049] MobileDevice(Start_Time,End_Time,Node_Info,ΑΡΡ),
[0051] 其中，MobileDevice表示移動設備數(shù)據(jù)流量，i表示移動設備數(shù)據(jù)流序號；
[0052] 為第i號移動設備數(shù)據(jù)流量的開始時間；
[0053] 為第i號移動設備數(shù)據(jù)流量的結(jié)束時間；
[0054] 為第i號移動設備數(shù)據(jù)流量的終端信息；
[0055]
為第i號移動設備數(shù)據(jù)流量的終端信息使用的應用。
[0056] PC設備數(shù)據(jù)的篩選條件是：
[0057] PCDevice(Start_Time,End_Time,Node_Info,(APPs U URLs)),
[0059] 其中，P⑶evice表示PC設備數(shù)據(jù)流，i表示PC設備數(shù)據(jù)流序號。
[0060] 細-7? 為第i號PC設備數(shù)據(jù)流的開始時間；
[0061] 為第i號PC設備數(shù)據(jù)流的結(jié)束時間；
[0062] 為第i號PC設備數(shù)據(jù)流的終端信息；
[0063] 胃為第i號PC設備數(shù)據(jù)流的終端信息使用的應用； _4] 0 為第i號PC設備數(shù)據(jù)流的終端信息的域名與路徑。
[0065] 根據(jù)不同的數(shù)據(jù)流，采用相應的篩選方式提取有效數(shù)據(jù)信息。
[0066] 步驟102:將篩選后的數(shù)據(jù)和環(huán)境參量導入智能學習引擎，所述環(huán)境參量包括系統(tǒng) 環(huán)境參量、設備環(huán)境參量和網(wǎng)絡環(huán)境參量。
[0067] 在本步驟中，系統(tǒng)環(huán)境參量、設備環(huán)境參量和網(wǎng)絡環(huán)境參量如下。
[0068] 系統(tǒng)環(huán)境參量為：
[0069] SystemVariable(Start_Time,End_Time,Node_Info,0S_Info),
[0071 ] 其中，SystemVariable表示對應設備系統(tǒng)環(huán)境參量，i表示設備序號；
[0072] Stort ^為第i號設備系統(tǒng)環(huán)境參量的開始時間；
[0073] 為第i號設備系統(tǒng)環(huán)境參量的結(jié)束時間；
[0074] 為第i號設備系統(tǒng)環(huán)境參量的終端信息；
[0075]為第i號設備系統(tǒng)環(huán)境參量終端信息使用的操作系統(tǒng) 信息。
[0076] 設備環(huán)境參量為：
[0077] DeviceVariable(Start_Time,End_T ime,Node_Info, Temp, RAM,CPU,R0M,Net_ Stat)，
[0079] 其中，DeviceVariable表示對應設備環(huán)境參量，i表示設備序號；
[0080] Λα" - r/mef為第i號設備的設備環(huán)境參量的開始時間；
[0081 ] 為第i號設備的設備環(huán)境參量的結(jié)束時間；
[0082] Γ??ΑΛ'Ανη"'ωΛ為第i號設備的設備環(huán)境參量的設備溫度；
[0083] _嚴^"為第i號設備的設備環(huán)境參量的內(nèi)存信息;
[0084] 為第i號設備的設備環(huán)境參量的處理器信息；
[0085] 為第i號設備的設備環(huán)境參量的存儲信息；
[0086] iVei _如嚴為第i號設備的設備環(huán)境參量的網(wǎng)絡狀態(tài)。
[0087] 網(wǎng)絡環(huán)境參量為：
[0088] NetworkVariable(Start_T ime,End_T ime,Traffic,Node_Info,Protocls, Sesstions)，
[0090] 其中，NetworkVariable表示對應網(wǎng)絡環(huán)境參量，i表示設備序號；
[0091] Sto/·/ _ 為第