基于遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則在電視受眾分析中的應用.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)網的網民。由于受眾是傳播活動的目的地，人們不斷地改進傳播媒介、傳播方式以及傳播內容，都是為了能夠讓受眾最大限度地接受傳播內容，以達到最好的傳播效果。因此受眾研究一直在大眾傳播研究中有著相當重要的地位。隨著調查受眾群體規(guī)模越來越大，調查的內容越來越詳細，對于其中的數據進行行之有效的分析就顯得越來越重要。 數據挖掘（Da

2、ta Mining）又稱為數據庫中知識發(fā)現(xiàn)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，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聯(lián)規(guī)則在受眾分析中的應用，目的在于對受眾分析過程中所處理的數據進行快速準確、挖掘式的分析。通過對大量的數據的分析，從中提取出眾多關聯(lián)關系，這其中就包括隱含的、未被人們預測到的嶄新的關聯(lián)關系。 1．首先對遺傳算法和關聯(lián)規(guī)

3、則挖掘技術發(fā)展現(xiàn)狀進行了研究，然后對關聯(lián)規(guī)則的經典算法Apriori算法進行分析后，針對算法的不足，把遺傳算法和關聯(lián)規(guī)則進行聯(lián)合，得到基于遺傳算法的關聯(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，以減少對龐大數據庫的掃描次數，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合，在目前已知可查詢的文獻資料當中尚未有將這兩種算法結合應用到尋找關聯(lián)規(guī)則的實例。 2．在前述研究的基礎

4、上，設計并實現(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，使用戶能夠對兩種算法的挖掘技術進行對比。 3．最終將算法用于受眾分析中，得到一些強關聯(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聯(lián)關系。并且在分析中發(fā)現(xiàn)，這種對于隱匿關聯(lián)關系的發(fā)現(xiàn)在研究受眾領域所出現(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聯(lián)規(guī)則的基礎之上，進而能夠對傳播活動起到指導作用，進