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《計算機與數字工程雜志》2014年第七期

1應用開發技術簡介

本系統后臺采用Spring框架，利用J2EE進行開發，數據庫連接利用傳統的Hibernate進行鏈接，在SpringSourceToolSuite中開發。Spring－SourceToolSuite基于SpringIDE，提供了其它的一些特性（如基于SpringdmServer的osgi開發），以及其它一些Spring項目的支持（如SpringRoo、SpringBatch）等。SpringSource軟件設計的宗旨是去掉復雜性、提高生產效率和提高產品質量，進而加速程序生命周期。它幫助開發者在簡潔設計與強大功能之間進行平衡。它是功能豐富的Ja－vaEE集成開發環境，包括了完備的編碼、調試、測試和功能，完整支持HTML、Javascript、SQL、Hibernate等。系統的前臺采用優秀的Flex技術，展現效果華麗，配合Mate框架更好地將Flex的事件管理好，整體邏輯更加清晰，管理更加方便。前臺在FlexBuilder中完成全部開發。FlexBuilder與Flex服務器和框架的完全集成，可以確保最高效生產環境。它提供了以下的所有功能：對應用程序進行布局、編碼、調試和部署。同時使用拖拉設計視圖對應用程序進行快速布局和定型。并且與MXML和ActionScript緊密集成的代碼編輯器更快速地進行編碼。此外FlexBuilder使用集成的調試器調試應用程序邏輯和服務器通信。前后臺之間，本文利用BlaszeDs技術進行消息的通訊，使得通訊消耗最小，與Flex和Spring的搭檔最為舒適。

2系統設計

2.1模型架構分析本系統采用B／S（Browser／Server）模型架構。該模型—瀏覽器／服務器模型是基于計算機網絡的系統是企業的內部信息系統常采用的一種結構優越的模型。前臺利用Flex技術，將Flash的展現優勢發揮出來，并且引入Mate框架，對Flex的事件進行高效地管理，并且合理地組織全部的結構。再利用BlazeDs［7］技術進行Flex前臺和Java后臺的消息溝通，使得前后臺連結為一體。系統的后臺依賴于J2EE平臺，將Spring的事務管理服務，與Hibernate［8］集成到一起，有效地利用了Hibernate的自動化ORM實現，可使Spring與Hibernate一起管理資源，由Hibernate自身的QBE進行數據庫的操作，高效、合理、安全。具體架構設計如圖2所示。

2.2系統功能結構分析通過與全媒體企業員工的溝通，熟悉了全媒體企業的業務流程。同時又查閱了全媒體系統搭建的相關文獻資料［9］，圖3深入了解并分析了個全媒體企業所期望的全媒體分析系統的基本模塊。針對上文模塊分析，本文繼續進行功能的細分，如圖4所示。1）市場分析：針對存量市場以及新增市場進行相關信息統計展示。對存量市場和新增市場分別從市場高收視率頻道特征分析、市場頻道的用戶流動性和市場節目收視狀況三方面，以Grid表格數據、Bar圖、Pie圖、Line圖、image導出、excel導出、報表打印等形式進行展示。需要提及的是，此處的存量市場是指客戶注冊時間等于或者大于6個月的客戶群；相應的新增市場是指客戶注冊時間小于6個月的客戶群。該模塊是一般情況下，選擇固定時間段，將信息展示出來，方便系統應用人員查看歷史收視數據，對市場進行趨勢勘察。2）客戶分析：根據用戶信息中特定的收視標簽進行“與”、“或”組合，篩選出有利用價值的篩選結果，篩選者選擇用戶信息。同時，對篩選任務進行描述，系統將記錄篩選條件以及篩選結果。同時也用于進行特定時間段篩選任務的展示，結果的重利用。同時，根據篩選出用戶的顯性特征，利用4．2節提出的業務推薦算法尋找適合此類人群的推薦業務。該模塊方便企業業務推廣人員針對性查找適合推廣業務的人群。3）營銷分析：基于特定的營銷方案查找營銷結果進行分析展示。對特定的營銷方案，利用ID號查詢出營銷方案數據，然后分類展示。該模塊是用于維護、分析和展示營銷方案數據，方便企業業務推廣人員查看業務推廣信息，并作出相關決策。4）業務分析：針對廣告投放，增值業務使用分析展示。該模塊分別針對廣告投放分析和業務應用分析，同樣以Grid表格數據、Bar圖、Pie圖、Line圖、image導出、Excel導出、報表打印等形式進行展示。廣告投放分析包括插播廣告的用戶流失軌跡、互動電視頁面訪問行為分析；業務應用分析即增訂業務訂購及使用情況分析。該模塊用于維護、分析和展示廣告投放和增值業務投放對于客戶流失情況的影響，以及投放效果的分析，方便企業業務管理人員查看業務情況以及其對用戶的影響。除此之外，系統的建立要在功能、應用上很完善，系統設計還必須全圖形界面［10］：使用方便，瀏覽器的操作模式和用戶界面是標準化的。與企業內部其他系統風格一致，便于操作，與此同時該應用具有強大的數據交互能力：信息系統采用標準的數據交互接口，使得系統中的所有數據均可以和其它的軟件進行數據交換。

3系統實現與測試

3.1系統設計與實現如上文所述，本系統總共分四大功能。從實現角度來說，其又可以分為報表展示功能和客戶分析模塊的篩選功能。本系統展示的數據不是原始數據，而是向管理人員展示的、已經經過元數據處理操作過的數據，這些元數據的處理操作很基本、很簡單，包括分段、分類統計求和、排序等。在這樣的設計模式下，在服務器下建立日志文件用于存儲文件日志。當更新數據庫值時，可以查看日志，有效地進行數據的更新。根據常規建立數據庫的方法可以看出，按照一般的數據庫表建立方式，動態添加列是相當困難的，為了合理地實現動態添加列，本文將現有的各數據表中的各列進行行向轉化，經過橫向轉化之后存儲入數據庫表中，以此即可實現正常操作中的添加列操作。具體轉變方式遵循的基本原則類似于矩陣中矩陣轉置的概念，將列變為行記錄，展現時再重新將行記錄以列的形式展現。每增加一列，在數據庫表中，將會增加一條行記錄，因此，在實際增加列的操作中，將會很熟悉、輕易的達到［11］。需要說明的是，在目標客戶篩選功能中，客戶按照不同的分類選擇需要篩選的值。分類為基本信息和客戶標簽信息特征值。在客戶信息條件選擇中，考慮到廣電媒體項目中，數據量大、客戶標簽分類變動以及本身Flex的一些特性，本文均采用實時請求、不加冗余的方案。實時請求，即每當需要用到目標客戶篩選功能，加載該頁面時，該頁面通過本頁面的initial（）函數自動向后臺請求，調出備選項發送到前臺，供用戶選擇。此項操作將會減少每次加載系統的時間，有效地提高用戶體驗。在客戶標簽信息特征值中，由于公司、企業對用戶標簽的分類變化較為頻繁，因此，為了在備選項中添加有效的備選值，每次點擊當前層特征值時，均會向后臺發送請求，要求申請得到數據庫中子層的分類，直到特征值層。不加冗余，即每個備選項中值均為數據庫中已存值不加重復的調出送往前臺。此項操作將減少前臺備選值的冗余度和不合理性，最大程度的提高用戶體驗。如：個人信息“地區”選擇項，若數據庫中各行數據只有“南京”、“上海”、“北京”三個值，那么將向前臺發送這三個值作為備選項值。

3.2基于顯性用戶特征的推薦算法目前廣電企業對于業務進行了細致的分類，該分類主要依據國家頒發的分類標準，在此基礎上本文作者結合了DVB的分類做如下分類：TVpro－gram、Movie、News、Finance、Entertainment、Sports、Drama、Kid、Science＆Education、Anima－tion、Documentary、Travel＆Living、Interview、Military、Legal和SpecialTopic，總共一類業務有16個，2類業務有124個。文獻［12］中提出了基于用戶的顯性推薦算法，顯性推薦值為通過上述公式，可以看出各個屬性的權重是完全相同的，本文基于用戶的收視特性，對上述算法做了調整，具體表示如下：

3.3系統測試為了保證系統的質量，需要按照規定對系統進行軟件測試。在系統開發過程中，系統測試應由系統開發人員與系統測試人員協同完成。系統測試的設計的一系列測試用例，應覆蓋系統的所有功能。按照以上對全媒體分析系統（MAS）測試的介紹，對系統的功能模塊進行測試，經過縝密的測試，各項指標均正常。由于篇幅限制，本文對系統的測試分析部分，不一一列出，系統已經部署在服務器上，讀者完全可以自行登錄操作本系統。

4結語

本文主要完成了全媒體分析系統的設計與實現。當前完成了在Windows終端平臺上，采用Spring＋Hibernate＋BlazeDs＋Flex＋Mate技術，在SpringSourceToolsSuits＋FlexBuilder開發軟件中完成系統的代碼實現，實現了企業內部給予的全部業務需求，滿足了企業對系統的應用要求，完成對本系統所需各個模塊的功能設計，最終達到對全部功能的實現。并且提出了一種基于顯性用戶特征的業務推薦算法，測試中得到的系統推薦結果能夠匹配用戶的行為，統計發現推薦準確率達到75％以上。

作者：徐磊魏海燕王忠徐曜單位：華為技術西安研究所西北工業大學人事處西北工業大學計算機學院