淺談對(duì)歷史頻譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘

國家新聞出版廣電總局五五三臺(tái)自1955年建立伊始就承擔(dān)著我國廣播監(jiān)測(cè)的繁重任務(wù)，60多年來頻譜負(fù)荷收測(cè)一直是我臺(tái)的主要工作之一，經(jīng)過臺(tái)內(nèi)幾代收測(cè)人員的辛勤勞動(dòng)，我臺(tái)現(xiàn)存放著自上世紀(jì)50年代至今的海量頻譜原始數(shù)據(jù)，包括國內(nèi)中央臺(tái)廣播數(shù)據(jù)，以及大量我臺(tái)能夠收測(cè)到的海外對(duì)華廣播及途徑我臺(tái)的海外廣播，所涉電臺(tái)、語種數(shù)目都極其龐大。通過合理利用這些數(shù)據(jù)，我們將能夠得以從中窺探出世界廣播發(fā)展、變革的軌跡，進(jìn)而對(duì)我國目前的頻譜資源管理提供有價(jià)值的信息和解決方案。然而，要達(dá)到這一目標(biāo)，首先要解決如何從巨大體量的數(shù)據(jù)中挖掘有用信息和知識(shí)這一難題。

一、基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

（一）大數(shù)據(jù)的定義

關(guān)于大數(shù)據(jù)的確切定義，目前尚無獲得統(tǒng)一公認(rèn)的說法。IBM用4V特性來描述大數(shù)據(jù)所擁有的特點(diǎn)：巨大的數(shù)據(jù)量（Volume）；高速率（Velocity），體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)生效率的實(shí)時(shí)性；多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（Variety）則從數(shù)據(jù)類型的角度體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的多元化，除了傳統(tǒng)的文本數(shù)據(jù)外，圖片、影視頻數(shù)據(jù)也成為先階段大數(shù)據(jù)技術(shù)的熱門存儲(chǔ)對(duì)象；價(jià)值密度低（Value），意味著要從低價(jià)值的原始海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行深度挖掘和計(jì)算，總結(jié)出具備高價(jià)值的數(shù)據(jù)。

（二）基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了從大數(shù)據(jù)中獲得知識(shí)，很多時(shí)候數(shù)據(jù)挖掘也被稱之為KDD，即數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。顯然，一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目所需要的知識(shí)涉及到各個(gè)層面：決策層面需要知道數(shù)據(jù)挖掘能干什么；設(shè)計(jì)層面需要掌握行業(yè)相關(guān)知識(shí)和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識(shí)；技術(shù)層面需要高等數(shù)學(xué)、概率學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫原理、分布計(jì)算、編程語言、具體算法原理等知識(shí)；應(yīng)用層面則要知道數(shù)據(jù)挖掘怎樣結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域的需求，以及如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果來解決問題等等。許多軟件公司及開源機(jī)構(gòu)為了處理海量的信息，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行普及，開發(fā)了眾多數(shù)據(jù)挖掘工具軟件，而Hadoop生態(tài)圈則是目前主流的分布式海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。

二、對(duì)歷史頻譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘

（一）頻譜資源和頻譜資源管理

無線電頻譜是一種非常寶貴且有限的自然資源，是屬于國家的重要戰(zhàn)略性資源。近年來，無線電頻譜需求不斷增加，頻率沖突越來越嚴(yán)峻，給頻譜資源的監(jiān)測(cè)和管理帶來了新的困難與挑戰(zhàn)，對(duì)無線電頻譜的監(jiān)測(cè)與管理是有效使用無線電資源的前提，因此，如何開展對(duì)信道和頻段使用情況的有效監(jiān)測(cè)，記錄全頻段和全時(shí)段內(nèi)所有信號(hào)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，掌握用頻變化，評(píng)估信道占用度和利用率，把握頻譜的整體使用情況，提高頻譜感知與管理能力成為亟需解決的問題。

頻譜資源管理是指對(duì)無線電頻譜資源的使用進(jìn)行規(guī)劃與控制的活動(dòng)，而無線電頻率管理是無線電頻譜管理的核心。為了對(duì)頻譜資源進(jìn)行合理的管理，我們不但必須掌握現(xiàn)階段的用頻情況，也需要對(duì)以往的頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，掌握一段時(shí)期內(nèi)的用頻變化，以此來對(duì)下個(gè)階段的無線電頻率劃分進(jìn)行決策。

（二）歷史頻譜數(shù)據(jù)挖掘的過程模型

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目首先要建立過程模型，這里運(yùn)用美國SPSS公司提出的5A模型，即評(píng)價(jià)需求（Assess）、存取數(shù)據(jù)（Access）、完備分析（Analyze）、模型演示（Act）、結(jié)果展現(xiàn)（Automate）,來對(duì)歷史頻譜數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行過程分析。

1.評(píng)價(jià)需求

通過對(duì)海量歷史頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深入挖掘與分析，采用形式多樣、豐富的統(tǒng)計(jì)方法，我們可以以文本、圖片等多種形式提供直觀、有效、全面的歷年頻譜資源展示，從而為目前的頻譜資源管理提供綜合性決策依據(jù)。我臺(tái)頻譜負(fù)荷收測(cè)主要涉及中短波廣播業(yè)務(wù)，故此項(xiàng)目主要針對(duì)中短波廣播頻段頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

2.存取數(shù)據(jù)

利用Hadoop數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)架實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速存取，主要包括了大規(guī)模數(shù)據(jù)分析工具Pig、數(shù)據(jù)倉庫工具Hive、分布式編程框架MapReduce、數(shù)據(jù)狀態(tài)存儲(chǔ)HCatalog、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase以及分布式文件系統(tǒng)HDFS等。

3.對(duì)歷史頻譜數(shù)據(jù)的分析

（1）頻譜占用度分析

頻譜占用度分析是頻譜分析的一種主要方法，通過對(duì)頻道分的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，能知曉一定頻段和時(shí)間范圍（一般是一個(gè)頻譜收測(cè)周期）內(nèi)廣播全頻段的頻譜占用情況，從而能夠幫助我們?cè)跈M向（同一年相比較）、縱向（在時(shí)間跨度上相比較）上了解收測(cè)點(diǎn)附近（上海寶山地區(qū)）近60年的頻譜占用度變化情況。一般以柱狀圖顯示一定頻段和時(shí)間范圍內(nèi)的頻譜占用情況，占用度高低由不同顏色加以區(qū)分，頻道帶寬可設(shè)定，占用度可在時(shí)間和頻段二個(gè)不同維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

（2）已知電臺(tái)分析

已知電臺(tái)分析是以已知曉的各國際國內(nèi)電臺(tái)作為分類，在橫向、縱向上對(duì)該臺(tái)在我收測(cè)點(diǎn)附近的，可收測(cè)到的播音情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。通過電臺(tái)分析，可以得知某一電臺(tái)的播音總體變化，包括用頻變化（點(diǎn)陣圖或柱狀圖顯示）、歷年頻時(shí)數(shù)變化（折線圖顯示）等等。同時(shí)，按照國家、地區(qū)、使用語言（節(jié)目內(nèi)容）等對(duì)電臺(tái)進(jìn)行分類。建立數(shù)據(jù)字典，將某一臺(tái)曾使用過的臺(tái)名、歸屬、發(fā)射地進(jìn)行統(tǒng)一錄入，方便在統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)時(shí)保持完整性。

（3）使用語言分析

使用語言分析是對(duì)已知電臺(tái)所播的語言種類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。通過對(duì)各臺(tái)各頻率使用語言的統(tǒng)計(jì)篩選，可以對(duì)以我國作為主要播向區(qū)的電臺(tái)頻率做進(jìn)一步分析，包括用頻變化（點(diǎn)陣圖或柱狀圖顯示）、頻時(shí)總數(shù)變化（折線圖顯示）、發(fā)射方向圖展示等等，對(duì)我們把握此類電臺(tái)頻率的整體變化趨勢(shì)有著重要的作用。

（4）未知電臺(tái)、語言分析

我臺(tái)的歷年頻譜數(shù)據(jù)中，包括了一部分未知電臺(tái)以及未知語言的頻率。這一部分頻率在頻譜負(fù)荷表中以“？”表示，大多為能夠收聽到播音但無法通過播音內(nèi)容或國際資料確定電臺(tái)歸屬或播音語言的頻率。對(duì)該類頻率，可以通過對(duì)已知電臺(tái)頻率的數(shù)據(jù)分析，判斷其可能的歸屬及播音語言。

4.頻譜資源挖掘模型

數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)模式按照功能類型可以分成描述型和預(yù)測(cè)型兩類，描述型任務(wù)一般用來刻畫數(shù)據(jù)的常用特征，預(yù)測(cè)型任務(wù)則通過分析目標(biāo)對(duì)象的模式和規(guī)律，對(duì)未來趨勢(shì)做出合理判斷。在頻譜數(shù)據(jù)任務(wù)中，對(duì)歷史頻譜數(shù)據(jù)的分析可以歸為描述型，而通過對(duì)未來頻譜資源分配走向的分析則應(yīng)歸為預(yù)測(cè)型。

將任務(wù)進(jìn)行分類后，需要將各個(gè)任務(wù)歸納入某一模型類型中。數(shù)據(jù)挖掘模型可以概括為三大類：聚類、分類、關(guān)聯(lián)。聚類分析旨在發(fā)現(xiàn)不同的簇間的差異性；分類是將歷史數(shù)據(jù)按照用戶的需求進(jìn)行區(qū)分；關(guān)聯(lián)分析則是重在挖掘兩個(gè)不同關(guān)鍵詞的內(nèi)在共性。對(duì)歷史頻譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘可以歸為分類模型。

5.數(shù)據(jù)結(jié)果可視化展現(xiàn)

項(xiàng)目最終能夠通過快捷全面的前端展示平臺(tái)，快速顯示歷史頻譜數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，以及對(duì)未來各電臺(tái)頻率變化走勢(shì)的分析結(jié)果，讓數(shù)據(jù)以更為靈活、直觀、可視化的方式表達(dá)出來。展示平臺(tái)主要應(yīng)能實(shí)現(xiàn)：3D頻譜、頻譜數(shù)據(jù)地域性展示、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)多樣化展示等。

三、結(jié)束語

無線廣播頻譜監(jiān)測(cè)與管理系統(tǒng)通過對(duì)大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，能夠直觀的向用戶展示各項(xiàng)歷史數(shù)據(jù)、頻譜占用情況、非法電臺(tái)等大數(shù)據(jù)背后的信息，這些對(duì)頻譜資源的分析、合理利用正是我們搭建無線廣播頻譜監(jiān)測(cè)與管理系統(tǒng)的最終目標(biāo)。而如何在龐大的數(shù)據(jù)中更高效地進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)的甄別、挖掘，從而向用戶提出有用、合理的頻譜資源問題的解決方案，是我們亟待解決的問題。

本文來源：《視聽》：http://m.xwlcp.cn/w/qk/9501.html