本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于网络流媒体的数字化广告系统。
背景技术：
大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在现如今的网络世界里，广告无处不在，而广告的收益采用普通的评估方式已经失去了其效力。对网络用户的偏向度和评价度及喜好等进行精准的评价是现如今网络广告亟待解决的问题。现有技术中的广告预期评价缺少定量分析无法对用户的直接需求进行很好的确定。
技术实现要素：
针对现有技术的缺陷和不足，本发明的目的在于提供一种能够使广告在预期获得最大收益的一种基于网络流媒体的数字化广告系统。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于网络流媒体的数字化广告系统，包括：数据获取模块，用于获取与广告相关的信息数据；指标数据分析计算模块，对数据获取模块获取的数据进行组合线型处理得到对应的指标数据；流媒体流媒体总量分析计算模块，将指标数据分析计算模块得到的数据进行分析和调整运算得到流媒体流媒体总量；流媒体占比计算模块，用于将指标数据分析计算模块得到的各种流媒体数据与流媒体流媒体总量进行比值计算得到各种流媒体数据的占比；参比数据库，用于存放各种流媒体流媒体总量和各种流媒体数据的占比的参比数据；参数比对模块，将各种流媒体数据的占及各种流媒体流媒体总量与参比数据库进行比较。
进一步的，数据输入模块，用于输入相关的行为或者对象的信息数据；数据获取模块和数据输入模块获取的数据输出到指标数据分析计算模块。
进一步的，还包括流媒体流媒体总量输出模块，将计算得到各种流媒体信息的总量在参数比对模块中获得的结果进行输出。
进一步的，在计算流媒体流媒体总量之前，先对指标数据中的评价程度和调整系数指数函数中的底数进行运算得到比例因子，用于调整计算结果。
进一步的，所述指标数据包括：参与到网络流媒体中的流量总数，单个用户对各种流媒体的平均认知度，范围内的用户总数。
采用上述结构后，本发明有益效果为：
通过通过网络大数据对观众对于广告内容的偏向度、评价程度及广告相对影响力进行科学合理的定量分析，通过公式计算出定值，并通过设置在系统内部的参比数据库对比得出直接的结果，根据结果对广告的内容元素进行优选，能够使得广告在预期得到最大化收益。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本具体实施方式披露了一种基于网络流媒体的数字化广告系统，具体是一种基于网络大数据的广告预期评价广告系统。其中大数据包括用户习惯、用户偏好、对广告形式、色彩、内容、广告词等一切能够与网络用户展现的广告因素。所述系统包括：
数据获取模块，用于获取有效信息的数据；优选的，其用于获取网络数据库中的关于的数据，通过互联网将系统与网络上的数据库进行连接，从而获取关于信息的数据。其中，网络数据库是通过对网络用户发起问卷调查和对指定区域的信息收集而生成的数据库。更进一步，所述数据源可以是非结构化数据。
优选的，所述数据获取模块包括以下组成部分：
一参数获取模块，用于获取数据的指标及其数值范围，所述范围可以是一个时间段，例如早上八点到十点；一个特定的人群，例如某个年龄段的网民；或者一个具体的行为，例如点击某些色彩的连接；或者一个具体的对象，例如某一些品牌或者节目或游戏的广告。非限制性地，参数获取模块连接至移动互联网和/或因特网等网络，接收来自于网络的数据。例如，数据获取模块可连接到一具有调查反馈功能的在线网站，访问者通过该网站提交或者留下数据信息。该网站对受访者人数、受访者的反馈结果进行统计后发送至参数获取模块；另一方面，可选地，该网站可直接将受访者的反馈结果发送至参数获取模块，由参数获取模块进行访问人数的统计。此外，本领域的技术人员应当理解，所述网站的数量可以不止一个，同一网站所提供的数据的内容也可以不止一个，也就是说，参数获取模块可以与多个在线网站通过有线或无线的方式相连接，获取多个在线网站的反馈信息。优选的，对于调查某一行为或者对象而言，所述信息的数据包括指定区域内的人口总数、对该行为或者对象知晓的人数、访问人数、与该类似行为或者对象有关的其他行为或对象的数量、愿意作出该行为或者选择该对象的人数和不愿意作出该行为或者选择该对象的人数等。
一数据输入模块，用于输入相关的行为或者对象的信息数据；优选的，数据获取模块还可以设置输入单元，通过人工输入的方式录入数据，可以通过键盘输入、语音输入等方式实现。一结构化分析模块，将参数获取模块的数据结果进行结构化分析。因为参数获取模块获取的数据可能不具有结构化特点，而要进行定量分析的前提是数据结构化，因此结构化分析模块对参数获取模块所提供的数据进行结构化。结构化分析模块首先建立一个结构化的表格，而后对参数获取模块的数据进行关键词抽取或者特定字符、字符串的匹配、简短语义的匹配，将抽取的结果或者匹配的结果插入到结构化表格中。另一方面，结构化分析模块也对参数获取模块的数据进行统计，将统计的结果插入到结构化表格中。例如，该结构化表格可以包括但不限于：访问某一网站的人数、时间段、倾向性意见等等。
在取得了必要的信息数据之后，通过计算机将获取的数据进行相应的组合线型处理得到相应的指标数据，所述指标数据包括但不限于：与某一个行为或者对象有关的总人数。优选地，在利用大数据进行分析某一行为或者对象时，可以定义对该行为或对象的影响度，影响度意指受众对某一行为或者对象知晓程度的度量指标，即有多少知晓该行为或对象。在分析计算时，知名度可以采用知晓该行为或者对象的人数与总人数的比值。影响度可以理解为某一个流媒体因素在特定范围内的占总流媒体总量基本量的比值。通过如下方式计算得到，将接受该种流媒体的数据量与所有流媒体的总量进行比值处理，其结果即是该流媒体的影响度即流媒体占比。具体可以通过流媒体占比计算模块计算得到，例如，某一个明星的广告在某一个年龄段用户中的流量占该年龄段所有用户接受广告的流量的比重即是该明星的流媒体占比。当然还可以是广告的形式，例如视频、音频、动画和图片的广告形式，其可以通过用户通过点击视频、音频、动画和图片所在连接耗费的流量占比作为其流媒体占比。在获得各种流媒体的占比之后，流媒体总量基本量计算模块和流媒体占比模块计算的数值通过参数比对模块，将各种流媒体数据的占及各种流媒体流媒体总量与参比数据库进行比较。优选的，参比数据库内的数据被划分为多个区间，各个区间的名称直观的代表该区间内的数据的真实情况。通过输出模块将各个区间的名称进行输出，能够将各个流媒体的情况通过数值及直观名称进行判定。此外，输出模块包括比对单元和输出单元，将各种流媒体数据的占及各种流媒体流媒体总量与参比数据库进行比较；输出单元用于将比对得到的信息质量参比数据比较区间的名称输出。
此外，由于流量数据在某些程度上存在强制性和用户的抗拒性，在本发明的另一个具体实施方式中还可以通过计算流媒体贡献率来进行消除。具体的流媒体基本量的贡献率通过如下方式计算得到：
优选的，流媒体总量基本量的贡献率通过如下计算公式计算得到：式中θ表示流媒体总量基本量的贡献率；J表示流媒体总量基本量；所述QE表示流媒体总量。流媒体总量基本量贡献率是流媒体总量基本量和总的流媒体总量的比值。该值越小表示基本量在整个行为或对象流媒体作用中所占比重越小，该行为或对象的外界依赖性越小。
将流媒体延伸增量与流媒体总量的比值作为流媒体延伸增量的贡献率。优选的，其中流媒体延伸增量采用输入的方法输入到计算机系统中，流媒体延伸量的贡献率通过如下计算公式计算得到：
流媒体延伸增量贡献率＝(流媒体延伸增量/总的流媒体总量)*100％。
延伸是指将某一行为或对象扩展到不同的行为或对象上。例如，对于高速列车出行分析而言，其延伸可以是将高铁与其他的交通工具换乘对接；对于3D打印技术而言，其延伸可以是用于建筑物的应用；对于学校而言，延伸指的是可以提供低一级别或者高一级别的教学；对于品牌而言，可以是将该品牌应用于其他产品上。
将流媒体总量与流媒体总量基本量和流媒体延伸增量的差值与流媒体总量的比值作为信息质的贡献率。优选的，信息质的贡献率通过如下计算公式计算得到：
流媒体贡献率＝(总的流媒体总量-流媒体总量基本量-流媒体延伸增量)/(总的流媒体总量)*100％流媒体贡献率反应的是该流媒体对强制流量的依赖性，其值越小表明其对强制流量的依赖性越小，说明其自然广告的效果越好。
以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。