[发明专利]一种基于数据中台的影院智能排片方法及系统

说明书

本发明为一种基于数据中台的影院智能排片方法及系统，其中排片系统包括数据中台、算法后端以及展示前端，其中算法后算与数据中台通信连接，展示前端与数据中台通信连接。数据中台用于存储设置数仓，数仓用于存储数据，在本例中为排片的参数以及票房等数据；算法后端设置有算法引擎，其中算法引擎基于算法模型开发获得，算法后端能够对影片进行自动排片；算法前端包括显示器，算法前端设置有商业智能分析工具，其中商业智能分析工具能够获取图表，并在显示器上进行展示；通过设置算法模型，学习历史的相关参数，结合票房数据，实现自动进行排片的方法，节省排片人员的培养和精力投入。

技术领域

本发明涉及数据中台领域，特别是涉及一种基于数据中台的影院智能排片方法及系统。

背景技术

随着数据中台技术的日益成熟，数据的成熟度模型越来越高，其中数据中台的运用已经深入到各行各业，全面推动了各个传统行业的更新与升级，促进了新兴产业的加速发展。

中国电影院线已经存在并发展了近20年，在这段时间里电影院模式的革新并不多，更多的是在于设施的更新，比如杜比音效、IMAX巨幕等等。目前的电影院线面临着劣质产能过剩、组织结构臃肿、商业模式陈旧、互联网化程度低等商业瓶颈。其中在电影院的排片方面，依然沿用传统的方式，主要还是通过个人判断进行排片，但是由于个人能够获取的数据有限，而且会带有主观的因素，并不能准确反映观众的喜好，导致最后的排片效果难以达到最佳，甚至难以达到预期。因此需要一种能够统筹数据，并根据数据内容实现快速智能排片的方法。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术的不足，提供一种基于数据中台的影院智能排片方法及系统，结构简单，使用方便。

一种基于数据中台的影院智能排片方法，包括如下步骤：

步骤1：部署云主机；其中云主机用于承载系统以及存储数据；

步骤2：云主机接收数据，包括通过API接口接收电影专资数据，通过Sqoop抽取其他业务库数据，通过Flume定时抽取系统日志数据；

步骤3：将步骤2中获得的数据进行ETL处理，并形成三层数仓，包括ODS数据层，DWD层数据以及DM层数据；其中ETL处理表示将数据进行抽取、转换以及加载的操作；

步骤4：对DM层数据进行高峰时段数据拟合，获得离散的数据集，使DM层的数据保持实时性和准确性；

步骤5：校验历史排片的相关参数与拟合后的离散数据集的关系，并通过相关参数的调整输入，绘制曲线，并将曲线数据存储在数仓内；

步骤6：通过无监督学习算法找出相关参数与曲线数据之间的关联性，获得算法模型；

步骤7：通过随机森林算法优化算法模型，并根据优化后的算法模型获得最优排片结果以及对应的参数设置；其中最优排片结果表示在该排片下能够为影院带来最大的票房收益，参数设置表示影片排片的相关数据，包括播放时间段；

步骤8：通过商业智能分析工具获得关系图表，该图表用于展现所有的排片结果与票房收益之间的关系，包括最优排片结果，结束步骤。

进一步的，所述步骤4中对DM层票房数据进行高峰时段数据拟合，拟合后得到离散数据分布集，其中拟合的过程包括如下步骤：

步骤41：对DM层票房数据进行抽样、实验的方法，获得若干离散的数据；

步骤42：对离散的票房数据进行数据拟合得到更加密集的离散数据分布集；

所述步骤42中，拟合后的数据需要与步骤41中获得的离散的数据相吻合。