一种同源跨屏数据嗅探方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及数据统计技术领域，尤其指一种同源跨屏数据嗅探方法。
【背景技术】
[0002] 随着互联网- (Internet Plus)的不断发展，多屏的使用已经成为当前人们媒介消 费的潮流。越来越多的广告主顺应消费者的媒介行为嬗变，纷纷将其它视频媒体(在线视 频、移动视频、楼宇屏、数字电视等)与传统电视进行跨屏整合优化，跨屏传播的业态已然形 成。如此，用户行为轨迹变得扑朔迷离，其活动范畴不再局限于电视和PC间，各色移动、可穿 戴和智能设备层出不穷，对广告研究而言，更加难以用科学的、完整的、高效的方式研究和 评估用户有效彳丁为路径。
[0003] 跨屏传播搭建了一个多维的传播网络，让目标人群在不同的空间、时间都在接触 广告的信息，这种"广告包围"式传播会使信息接受者产生更多的思考，更多关于品牌或产 品的联想，也就有机会达到1 + 1>2的传播效果，即产生跨屏传播的协同效应。跨屏传播的协 同效应包括不同视频媒体在传播时间、传播空间上的互补效应;覆盖人群广度上的延伸效 应;在不同媒体看到广告后的重复效应;以及跨屏优化所产生的成本效应等。
[0004] 然而，跨屏传播的优化也面临一个巨大的挑战，即同源研究的问题。同源研究是指 通过同一样本收集受众接触不同屏幕广告的数据，即同源数据。基于同源样本对各个媒体 进行相关主题研究是指导跨屏优化的关键。只有基于同源样本所监测出来的结果，才能够 最好反映到不同受众人群在各个媒体的到达情况，特别是了解到各媒体之间的重合度。
[0005] 目前常用的同源跨屏研究主要基于问卷调研或程序植入的方式进行。尽管传统研 究方法能在一定程度解决同源跨屏研究遇到的问题，但随着互联网+的不断发展，各种智能 设备层出不穷，用户的接触面越发丰富，以问卷和程序植入方式进行研究已无法满足现阶 段的需求。
【发明内容】
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种同源跨屏数据嗅探方法，能够实现同 源跨屏数据的捕获、分析及处理。
[0007] 为了达到本发明目的，本发明提供了一种同源跨屏数据嗅探方法，包括：。
[0008] 与现有技术相比，本发明提供的同源跨屏数据嗅探方法，首先对来自智能电视、互 联网流量、智能家庭、移动设备和PC设备的多源数据进行预处理，降低海量多源数据造成的 系统过载，处理性能不足的问题，避免了出现数据峰值时的系统崩溃。然后对将处理后的数 据与系统环境参量、设备环境参量和网络环境参量分别导入智能知识学习库和组合模式筛 选，智能知识学习库根据输入网络数据及其参量进行学习，选择相适应的组合模式进行数 据嗅探，组合模式筛选根据智能知识学习库反馈组合模式，选择可伸缩通道与嗅探模式类 型，最后生成可伸缩通道嗅探模式。该方法可大大提高同源跨屏数据获取丰富程度与质量， 对后续的同源跨屏数据分析和研究具有重要意义和使用价值。
[0009] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利 要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
【附图说明】
[0010] 附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本 申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
[0011] 图1是本发明实施例中同源跨屏数据统计嗅探方法的流程示意图。
[0012] 图2是本发明实施例中同源跨屏数据统计嗅探方法的应用示意图。
[0013] 图3为本发明实施例中可伸缩环形数据嗅探的应用示意图。
[0014]图4为本发明实施例中可伸缩队列数据嗅探的应用示意图。
[0015] 图5为本发明实施例中可伸缩堆栈数据嗅探的应用示意图。
[0016] 图6为本发明实施例中同源跨屏智能学习引擎数据构建的示意图。
【具体实施方式】
[0017] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明 的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中 的特征可以相互任意组合。
[0018] 在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中 执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺 序执行所示出或描述的步骤。
[0019] 图1是本发明的一种实施例中同源跨屏数据嗅探方法的流程示意图。如图1所示， 该方法包括：
[0020] 步骤101，根据预先设置的筛选条件，对多数据流进行筛选，所述同源跨屏的多数 据流包括智能电视数据、互联网数据、智能家庭数据、移动设备数据和PC设备数据。
[0021 ]在本步骤中，预先为每种类型的数据流设置筛选条件。
[0022] 智能电视的筛选条件是：
[0023] SmartTV(Start_T ime,End_T ime,Node_Info,Channe1),
[0024] Sma代分量分解为- ，獅de_I_〖mmTr和 Cha,wet""n，,
[0025] 其中，SmartTV表示智能电视数据流，i表示智能电视数据流序号；
[0026] Stor/ _ 是第i号智能电视数据流的开始时间；
[0027] 是第i号智能电视数据流的结束时间；
[0028] '是第i号智能电视数据流的终端信息。
[0029] 是第i号智能电视数据流的通道信息。
[0030]互联网数据的筛选条件是：
[0031 ] Itraffic(Start_Time,End_Time,Node_Info,(URLs UProtocols U Applications))，
[0033] 其中，Mode表示互联网数据流，i表示互联网数据流序号；
[0034] 是第i号指定类型数据流的开始时间；
[0035] -/ 是第i号指定类型数据流的结束时间；
[0036] 是第i号指定类型数据流的终端信息；
[0037] 为第i号指定类型数据流终端信息的域名与路径；
[0038] 为第i号指定类型数据流终端信息使用的协议；
[0039] 却为第i号指定类型数据流终端信息使用的应用。
[0040] 智能家居数据的筛选条件是：
[0041 ] SmartHome(Start_Time,End_Time,Node_Info, State),
[0043]其中，SmartHome表示智能家居数据流，i表示智能家居数据流序号；
[0044] '为第i号智能家居数据流的开始时间；
[0045] + 为第i号智能家居数据流的结束时间；
[0046] /?/〇广?为第i号智能家居数据流的终端信息；
[0047] 为第i号智能家居数据流的终端信息的状态或模式。
[0048] 移动设备数据的筛选条件是：
[0049] MobileDevice(Start_Time,End_Time,Node_Info,ΑΡΡ),
[0051] 其中，MobileDevice表示移动设备数据流量，i表示移动设备数据流序号；
[0052] 为第i号移动设备数据流量的开始时间；
[0053] 为第i号移动设备数据流量的结束时间；
[0054] 为第i号移动设备数据流量的终端信息；
[0055]
为第i号移动设备数据流量的终端信息使用的应用。
[0056] PC设备数据的筛选条件是：
[0057] PCDevice(Start_Time,End_Time,Node_Info,(APPs U URLs)),
[0059] 其中，P⑶evice表示PC设备数据流，i表示PC设备数据流序号。
[0060] 細-7? 为第i号PC设备数据流的开始时间；
[0061] 为第i号PC设备数据流的结束时间；
[0062] 为第i号PC设备数据流的终端信息；
[0063] 胃为第i号PC设备数据流的终端信息使用的应用； _4] 0 为第i号PC设备数据流的终端信息的域名与路径。
[0065] 根据不同的数据流，采用相应的筛选方式提取有效数据信息。
[0066] 步骤102:将筛选后的数据和环境参量导入智能学习引擎，所述环境参量包括系统 环境参量、设备环境参量和网络环境参量。
[0067] 在本步骤中，系统环境参量、设备环境参量和网络环境参量如下。
[0068] 系统环境参量为：
[0069] SystemVariable(Start_Time,End_Time,Node_Info,0S_Info),
[0071 ] 其中，SystemVariable表示对应设备系统环境参量，i表示设备序号；
[0072] Stort ^为第i号设备系统环境参量的开始时间；
[0073] 为第i号设备系统环境参量的结束时间；
[0074] 为第i号设备系统环境参量的终端信息；
[0075]为第i号设备系统环境参量终端信息使用的操作系统 信息。
[0076] 设备环境参量为：
[0077] DeviceVariable(Start_Time,End_T ime,Node_Info, Temp, RAM,CPU,R0M,Net_ Stat)，
[0079] 其中，DeviceVariable表示对应设备环境参量，i表示设备序号；
[0080] Λα" - r/mef为第i号设备的设备环境参量的开始时间；
[0081 ] 为第i号设备的设备环境参量的结束时间；
[0082] Γ??ΑΛ'Ανη"'ωΛ为第i号设备的设备环境参量的设备温度；
[0083] _严^"为第i号设备的设备环境参量的内存信息;
[0084] 为第i号设备的设备环境参量的处理器信息；
[0085] 为第i号设备的设备环境参量的存储信息；
[0086] iVei _如严为第i号设备的设备环境参量的网络状态。
[0087] 网络环境参量为：
[0088] NetworkVariable(Start_T ime,End_T ime,Traffic,Node_Info,Protocls, Sesstions)，
[0090] 其中，NetworkVariable表示对应网络环境参量，i表示设备序号；
[0091] Sto/·/ _ 为第