큰 데이터 패턴 비디오 웹사이트의 개발 방법

큰 데이터는 처음 너무 많이 계산 및 분석, 그리고 나중에 어떤 방법 및 방법 우리는 큰 가치 혜택 필요 서비스 콘텐츠를 데이터의 대량 분석을-에서 파생 된 데이터 집합을 말합니다.

이것은 점진적 주의의 형태, 데이터의 분석, 데이터를 저장 하지만 또한 지금 대부분의 오픈 소스 등의 Hadoop, 국내 사용 데이터 통계의 다양 한 요구에 맞게 데이터 클러스터 배포 일부 전례 없는 방식으로 사용 해야 어렵다.

많은 양의 데이터 때문에 분석할 수 있습니다 세분화 데이터의 가치와 많은 사이트는 전기 사업 및 비디오 산업에서 특히 큰 데이터 전략을가지고 있다 그래서.

하지만 더 도전적이 고 대표적인 큰 데이터 마이닝 비디오 사이트에 대 한 모든 후, 대용량 데이터에 대 한 전기 사업 여전히 많은 이점이 있다, 전기 비즈니스 사용자 선택 어쨌든, 결국 같은 제품을 선택 하 고 다음 등록, 방문, 지불, 그들의 자신의 사실상 가장 중요 한 정보. 그리고 대부분의 사용자는 등록 되지 않은, 비디오 사이트 어떻게이 수 기록 하지 사용자 정보 대용량 데이터 분석을 수행 하는 방법?

최근 넷 플 릭 스 수 제 놀이, 카드 집 문제가 되었으며 그것 넷 플 릭 스에서 데이터에 따라 카드 집의 성공에 핵심 요소 라고: BBC 에피소드 Fincher 스타일, 케빈 Spacey 성능 같은 사람. 그것은 대용량 데이터 분석에 따라 결론은 매우 신뢰할 수 있는, 그리고 그 "카드 집" 미국 및 다른 40 개 이상의 국가 있는 극적인 급증을 촉발 그리고 넷 플 릭 스 매우 성공적인 있었다 껐다.

큰 데이터는 최선을 다 했 어 누가?

이것에서 우리는 질문, 비디오 산업 누군가가 큰 데이터 하 고? 누가 최고인이?

넷 플 릭 스 인가? 기술적인 수준에, 나는 그렇게 생각 하지 않습니다.

넷 플 릭 스의 성공 데이터 도청 수 있습니다, 넷 플 릭 스는 온라인 DVD 대 여 웹사이트는, 직접 사용자 데이터, 임대를 통해 사용자가 사회적 문제, 그리고 케빈에 핀 처의 영화 같은 BBC의 에피소드 같은 말할 수 있는 사실에서 속 인 다 Spacey는 뛰어난 연기, 이렇게 성공적으로 "카드 집" 시작의 불길 한 악당의 다양 한 묘사에이 높은-프로필 품질 미국 드라마의.

YouTube 뿐만 아니라 그의 정확한 추천 알고리즘을이 마법의 비디오 사이트에 연락 하지만 또한으로 통계 및 분석 하려는 데이터를 그들의 개방을 존경, YouTube, 거의 모든 비디오 데이터를 될 것입니다 후에 익명 사용자가 큰 데이터에서 할 가장 좋은 것은 이것 그들은 Google에 연결 하는 강력한 기술 지원에 표시 한다.

YouTube에 모든 큰 데이터 정보 단일 비디오 프로그램, 첫 방문, 첫 번째 공유, 모든 시간과 마음이의 종류는 URL을 포함 하 여, 당신 앞 첫 번째 코멘트를 중심으로.

또한 큰 비디오 데이터에 대 한 여러 동영상 사이트는: Youku, Sohu (데이터 비교), 酷6网, 감자, 56 (일부 데이터 제공), 이상한 예술, 음악, Tencent (통계 제공 하지 하지만), 그들은 또한 비디오 사이트 큰 데이터 경쟁자 될 것입니다.

큰 데이터의 지역화 된 응용 프로그램

대용량 데이터 분석의 혜택 반응과 수요에 다는 것 이며 국내 비디오 웹사이트의 수익 모델에 대 한 값을 생성할 수 있는 분야는 무엇입니까?

콘텐츠 추천은 가장 기본적인 응용 프로그램, 더 많은 사용자에 게 제공 비디오의 식욕과 일치 증가 클릭 속도, 더 많은 광고 노출에 대 한 액세스 수익의 가장 직접적인 형태. 이것은 또한 가장 간단한, 쉬운 구현, 뿐만 아니라 일반적으로 사용 되는 주요 비디오 사이트 방법 하지만 알고리즘의 정확도에 따라 달라 집니다. 사용자 비디오 권장 단어 자르고, 태그 및 다른 형태의 간단한 사용을 많이 권장 하 고, 정확한 것으로 간주 됩니다 그리고 그것의 이름 "추천 알고리즘" 4 개의 단어, 우리는 모든 후, 무엇에 대해 얘기 하지 수, 큰 데이터 추천 알고리즘에 기반은 간단한 프로젝트.

둘째, 데이터에 따라 사용자는 조건에 따라 상영 하 고 이익을 콘텐츠 영화와 텔레비전 작품, 열 보고서, 유료 비디오의 권장된 VOD 등 콘텐츠 네트워크 추진 등 다른 차원에 의해 추진 된다. 사용자 그룹의 하위 통해 결과 더 높은, 하지만 기본적인 서비스 또한 매우 다양. 회원 시스템, 결제 시스템, 결제 시스템, 비디오 콘텐츠 암호화 방법 및 퍼지 추천 기능, 등 모든 개발, 더 많은 인력 및 개발 비용을 투자 상대적인 기간이 필요 합니다.

복제 가능한 비즈니스 모델?

다른 산업을 기반으로 대용량 데이터, 그들의 수익 모델에 대 한 검증 된 패턴은 복제 되 고 비디오 사이트에 적용 될 수 있는?

넷 플 릭 스 감독과 배우, 선택 하려면 사용자의 기본 설정을 사용 하는 방법을의 좋은 예를 들어 우리를 제공 하 고 국내 복제 하는 완벽 한 방법입니다. 2013 Youku 및 Chimei 만든 에피소드에 베팅. 2 년 전, 몇 가지 성공적인 마이크로 필름 시리즈, "사춘기" 시리즈, 그리고 나중에 더 인기 있는 "대 부", "위"의 몇 가지, "엄마" 대부분의 사용자가 승리 하는 방법은 눈의 관심을 끌기 위해. 만약 당신이 만들 수 있습니다 대용량 데이터 분석, 실제 품질과 맛 수 제 드라마, 라디오와 텔레비전 기준 달성을 성공을 통해 국내에서 또한 성공적인 경우, 그것은 그것의 지배적인 위치를 가능 합니다.

또 다른 경우는 바이 두의 경매 광고 모델의 복제에 의해 제공 하는 사용자와 대용량 데이터 분석 및 지원, 광고주 광고주는 비디오의 그들의 자신의 가치를 발견 하 게 하는 그들의 자신의 광고를 하자, 광고, 생태 환경의 독립적인 마케팅을 생성 웹사이트 및 산업의 발전에 도움이 될 것입니다.

쓸모 없는 비디오 동영상 저자의 경제 소득, 개선 하기 위해 자체의 콘텐츠를 통해 경쟁 뿐만 아니라 원래 작가의 열정을 장려 하기 위해 상호 혜택의 법률 라고 할 수 있다 하지만 또한 사이트의 콘텐츠 품질을 지속적으로 비디오를 만들 수 있다 광고, 광고주에 의해 비디오의 값의 값 경쟁가 없이 개선, 극복할 수 없는 값을 형성

(책임 편집기: 루 광)