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1 第 38 卷第 3 期吉首大学学报 ( 自然科学版 ) Vol.38 No 年 5 月 JournalofJishouUniversity(NaturalScienceEdition) May2017 文章编号 : (2017) 大数据在动漫产业中的应用 魏三强 1,2 (1. 宿州职业技术学院, 安徽宿州 ;2. 中国矿业大学, 江苏徐州 ) 摘 要 : 作为继云计算 物联网之后 IT 行业又一颠覆性的技术, 大数据已经渗入到社会发展的方方面面. 随着 中国动 漫数据平台 的成功组建, 大数据被应用到动漫产业链的各个环节. 大数据在动画电影推荐系统中的应用 整合动漫产业链实现价值最大化, 助力动漫产业结构调整 产业融合和转型升级等方面, 发挥着重要的技术支撑作用. 大数据 + 动漫 的融合发展模式, 将使动漫产业的未来格局发生根本性变化. 关键词 : 大数据 ; 协同过滤 ; 动画电影 ; 推荐系统 ; 动漫产业中图分类号 :TP312;TP399 文献标志码 :A DOI: /j.cnki.jdxb 随着大数据 (BigData) 时代的到来, 网络信息呈现出爆炸式增长的趋势, 用户面临着信息过载的难题. 为了让用户能够从海量信息中高效地获取自己所需的信息, 推荐系统应运而生. 推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用, 是自动联系用户和物品的一种工具, 它通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好, 主动为用户推荐其感兴趣的信息, 从而满足用户的个性化推荐需求. [12] 2016 年初, 艾漫数据与中视互动联合组建了中国首个大数据应用平台 中国动漫数据平台. 该平台以 大数据 + 动漫 为模式, 以先进的 自然语言处理 和 大数据挖掘 为核心技术, 以实时演算生成的 动作 表情捕捉 为生产力, 进行自主优秀的动漫 IP 孵化, 并为国内其他希望深耕动漫产业的企业提供动漫立项 动漫 IP 评估 动漫市场分析 动漫虚拟人物评估 动漫周边衍生产品评估 动漫受众分析等大数据服务. [3] 笔者拟梳理和归纳大数据技术应用及相关研究成果, 并探索和实践大数据在动漫产业链各个环节中的技术应用. 1 大数据简介 大数据, 是指需要新处理模式才能具有更强的决策力 洞察力和流程优化能力来适应海量 高增长率 [45] 和多样化的信息资产. 大数据的 5V 模型是海量 (Volume) 快速 (Velocity) 多样化 (Variety) 真实性 (Veracity) 价值密度低 (Value). 大数据技术主要包括数据采集 数据存储和管理 数据处理和分析 数据 安全和隐私保护等层面的内容. 大数据计算模式主要有批处理计算 流计算 图计算和查询分析计算等. 大 数据的处理流程可以定义为 : 在适当工具的辅助下, 对广泛异构的数据源进行抽取和集成, 从中提取出关 系和实体, 经过关联和聚合等操作, 结果按照一定的标准统一存储, 再利用合适的数据分析技术分析存储 的数据, 从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展示给终端用户. 大数据处理的基本流程如 收稿日期 : 基金项目 : 安徽省高校自然科学基金重点项目 (KJ2016A781); 安徽省高校省级质量工程项目 (2014JXTD065, 2015JYXM512); 宿州市 551 产业创新团队项目 ( 宿人才 2014[2] 号 ) 作者简介 : 魏三强 (1980 ), 男, 安徽宿州人, 宿州职业技术学院副教授, 博士研究生, 主要从事大数据 云计算 动漫制作技术等研究.

2 第 3 期 魏三强 : 大数据在动漫产业中的应用 41 图 1 [6] 所示. 图 1 大数据处理的基本流程作为继云计算 物联网之后 IT 行业又一颠覆性的技术, 大数据备受人们的关注. 大数据无处不在, 包 括科学计算 电信 金融 零售 餐饮 互联网 移动数据 政务 能源 医疗 [7] 体育 娱乐 智能电网 [8] 动 [9] 漫等领域, 都融入了大数据的 印迹, 它对人类的 [2] 社会生产和生活必将产生重大而深远的影响. 在大数据时代背景下, 动漫产业与网络大数据 处理技术进一步融合, 推动了动漫产业进入快速发 展的新时期. 为了提高动漫产业信息化水平, 改善动 漫产业综合决策, 确保动漫产业大数据采集的可靠 [10] 性 高效性, 郭继联设计了一个基于网络技术的 动漫产业大数据处理架构模型 ( 图 2). 该模型具备 采集各类网络动漫产业 机会协作通信技术 多样性 应用和自适应控制数据处理等功能, 使得网络技术 能够有机地结合动漫产业数据. 图 2 动漫产业大数据处理架构模型 2 大数据 + 动漫 的应用 2.1 从 互联网 + 动漫 到 大数据 + 动漫 2015 年, 动漫产业在互联网的带动下 ( 即 互联网 + 动漫 ), 喜迎行业发展的春天, 日趋成熟的网络动漫平台为众多原创优秀动漫作品提供了孵化机遇.2016 年, 互联网产业和动漫产业在资本层面上进一步融合. 艾漫数据与中视互动合作成功组建 中国动漫数据平台 之后, 大数据被应用到动漫作品从创作到商业开发的各个环节 ( 即 大数据 + 动漫 ), 推动了动漫产业全面步入大数据时代. 中视互动董事长杨维认为, 一部优秀的动漫作品从创意到创作完成一般需要几年的时间, 在此创作周期内, 用户的喜好很有可能发生变化, 而考虑到时间成本, 投资人也有可能撤资, 即使动漫作品发行得很好, 也有许多后续延伸市场亟待开发. 将创意从无到有, 从有到优, 创作成动漫产品, 做成二次开发和再利用, 这迫切需要引入大数据, 因为大数据能够实现动漫量产, 使得动漫产业的投融资更加活跃, 进而推动动漫产业的发展. 当前, 传统动画创作模式和工作效率不足以支撑动漫作品创作的批量化, 而运用大数据指引动画各个创作环节, 自主研发动画创作新技术, 能使原本需要一年半载的制作时间才能完成的动画作品缩短至数天, 同时也能够满足多元化动画作品的需求. 艾漫数据董事长兼 CEO 夏宗靓认为, 量产前期大数据可用于价值评估, 有效节约时间成本, 依靠大数据能实现快速精准的分析, 从而准确把握目前市场需求, 体现出量产动画的时效性优势. [11] 2.2 从评估分析到精准营销中国动漫数据平台是将大数据技术应用到动漫实体产业中的首个平台. 它包含一套基于大数据技术而构建的完整的评估体系, 主要包括 IP 观看期待 IP 口碑评估 虚拟人物评估 脚本评估 购买评估等. 该平台依靠艾漫数据自主研发的核心技术, 能够将评估结果的误差率控制在 10% 以内.

3 42 吉首大学学报 ( 自然科学版 ) 第 38 卷 艾漫的品牌精髓是 科技引领娱乐, 中国动漫数据平台将该理念深度贯彻到动漫产业之中, 完整的评 估体系配以全面的数据分析, 是该平台为自主动漫 IP 孵化和其他合作伙伴提供的精准营销方法. 新闻路 径传播 受众挖掘和影响力分析等工作摒弃了当下仍占主流的影视娱乐动漫产业的 样本调研 方法, 不再 依靠有限的样本数量 ( 一般是 200 份样本 ), 而是依靠全网 7 亿多个用户的行为数据采集. 在该平台的精准 营销体系中, 拥有 1.3 亿多个精准的用户画像, 主要是从其地理位置 个性爱好 日常行为 关注倾向 消费 能力等方面准确锁定传播渠道 [3], 达到营销效果的最佳化. 2.3 动漫作品创作从 微量化 到 量产化 中国动漫数据平台的实时演算技术能够实现动画产品 量产化. 传统的动画作品创作量假设为每天 5s, 而使用该平台能够达到每天 200 多 min. 如果将动画成片的现状描述为 艺术家的作品, 那么该平台 对于动漫产业的作用, 是动漫企业或个人使用它能 量产 创作完成动画产品. 目前, 平均 1 个月才创作出 1 部检测用样片的效率, 对最注重产品时效性的移动互联网时代是大打折 扣的, 受众的喜好通常瞬息万变, 在动画产品投入市场之际, 几乎全错过了最佳时机. 大数据技术的应用则 能够以 天 或 周 为单位预测出数月之内的市场变化, 乃至数年之内的趋势走向, 再配以平台的量产能 力, 不仅可以及时提供受众喜爱的动画作品, 而且可以为有需要的企业高效地提供宣传所用的动画商品. 该平台也将为业内的动漫公司, 以及对动漫产业感兴趣的资本实体提供投融资 交易 发行 采购和周边衍 [3] 生品等方面的大数据服务. 3 大数据在动画电影推荐系统中的应用 3.1 动画电影推荐系统架构模型一套完整的动画电影推荐系统 ( 图 3) 通常包括 3 个组成模块 : 用户建模模块 推荐对象建模模块 推荐算法模块. 动画电影推荐系统首先对用户进行建模, 根据用户的行为数据和属性数据来分析用户对动画电影的兴趣 需求和评分, 同时也对推荐对象进行建模 ; 接着, 基于用户特征和动画电影特征, 采用 ItemCF ( 基于物品的协同过滤 ) 推荐算法, 计算得到用户可能感兴趣的对象 ; 最后, 根据推荐场景对推荐结果进行一定的过滤和调整, 并将推荐结果展示给用户. 3.2 动画电影推荐系统开发实例 图 3 动画电影推荐系统架构模型 在市场经济体制下, 先深入了解观众的实际观影需求, 创作的动画电影作品才可能获得市场成功 ; 否 则, 即使邀请了金牌导演和实力编剧, 创作的作品也可能无人问津. 因此, 投资方在创作一部动画电影作品 之前, 需要通过各种有效渠道, 了解观众当前关注的题材 喜欢的动画类型和电影风格等, 从而决定创作作 品. 现在, 大数据可以帮助投资方作出明智选择. 利用大数据分析, 创作者能够准确定位时下受众的需求, [12] 在动漫剧本创作中增加适宜的元素以迎合消费者口味, 创作出受众欢迎的动漫作品. 疯狂动物城 熊

4 第 3 期 魏三强 : 大数据在动漫产业中的应用 43 出没 极地大冒险 哆啦 A 梦 等动画片所取得的巨大成功就是典型例证. 下面来介绍一个大数据在动画电影推荐系统中的应用实例 [2], 即基于公开数据集, 使用 Python 语 [13] 言开发一套简易的动画电影推荐系统. (1) 数据处理. 选择以 MovieLens [14] 作为实验数据, 采用 ItemCF 算法, 通过分析用户的行为记录来计 算物品之间的相似度, 使用 Python 语言编程实现简易的动画电影推荐系统.MovieLens 数据集中除了评 分记录外, 还包括用户信息数据和电影信息数据, 可用于实现更精准的推荐. 为简化实现过程, 本例仅使用 数据集中用户计算动画电影评分数据, 同时使用动画电影的基本信息数据来辅助输出推荐结果. 在数据集 中, 用户对动画电影的评分数据文件为 u.data, 动画电影的信息数据文件为 u.item. 将所需数据读入并进 行预处理, 主要是将用户对动画电影的评分信息存入集合 user_movie [1516]. 核心代码如下 : defreaddata(): file_user_movie='u.data' file_movie_info='u.item' user_movie={} forlineinopen(file_user_movie): movies={} user,item,score=line.split('t')[0:3] user_movie.setdefault(user,{}) user_movie[user][item]=int(score) forlineinopen(file_movie_info): (movieid,movietitle)=line.split(' ')[0:2] movie[movieid]=movietitle returnuser_movie,movies (2) 计算相似度矩阵. 采用 ItemCF 算法计算动画电影之间的相似度, 并根据动画电影的相似度和用 户的历史行为, 对用户生成推荐列表 ( 图 4). 基于图 4 的数据建立用户到动画电影倒排表, 并计算动画电影 的余弦相似度矩阵, 如图 5 所示. 对每个用户 u 喜欢的动画电影列表, 建立对应的动画电影相似度矩阵 M u. 例如, 用户 a 喜欢动画电影 A 和动画电影 C, 则 M a [A][C] 和 M a [C][A] 都加 1, 依次类推, 得到每个 用户的动画电影相似度矩阵. 将所有用户的动画电影相似度矩阵相加, 得到最终的动画电影相似度矩阵 R. 其中,R[i][j] 记录了同时喜欢动画电影 i 和 j 的用户数. 将矩阵 R 归一化, 便可得到动画电影间的余弦相似 度矩阵 W. 得到动画电影相似度后, 再度量用户 u 对动画电影 j 的兴趣程度 P uj,p uj = i N(u) S(j,k) w jir ui. 图 4 基于动画电影的协同过滤图 5 用户到动画电影倒排表及动画电影相似度矩阵

5 4 吉首大学学报 ( 自然科学版 ) 第 38 卷 核心代码如下, 输入的参数是上一步处理后的动画电影评分数据 : defitemsimilarity(user_movie): C={} N={} foruser,itemsinuser_movie.items(): foriinitems.keys(): N.setdefault(i,0) N[i]+=1 C.setdefault(i,{}) forjinitems.keys(): ifi==j:continue C[i].setdefault(j,0) C[i][j]+=1 W={} fori,related_itemsinc.items(): W.setdefault(i,{}) forj,cijinrelated_items.items(): W[i][j]=cij/(math.sqrt(N[i] N[j])) return W (3) 计算推荐结果. 动画电影余弦相似度矩阵计算完成后, 就可以对用户进行推荐. 核心代码如下 : defrecommend(user,user_movie,w,k,n): rank={} action_item=user_movie[user] foritem,scoreinaction_item.items(): forj,wjinsorted(w[item].items(),key=lambdax:x[1],reverse=true)[0:k]: ifjinaction_item.keys(): continue rank.setdefault(j,0) rank[j]+=score wj returndict(sorted(rank.items(),key=lambdax:x[1],reverse=true)[0:n]) 其中 : 参数 user 表示目标用户 ID; 参数 W 是上一步中得到的物品相似度矩阵 ; 参数 K 表示取 K 个相似用户进行计算 ; 参数 N 表示最终得到对目标用户 user 的 N 个推荐结果. (4) 展示推荐结果. 将以上 3 个部分组合在一起完成推荐结果的计算, 并最终将推荐结果展示给用户 [2]. 核心代码如下 : if_name_=="_main_": user_moviemovies=readdata() W=ItemSimilarity(user_movie) result=recommend('1',user_movie,w,10,10) fori,ratinginresult: print'film:%s,rating:%s'%(movies[i],rating) 4 结语 如今, 大数据已经融入到动漫产业链的每个环节, 并为动漫产业的发展带来各种欣喜变化. 随着大数据技术不断地进步和完善, 在动画电影推荐系统中的应用, 整合动漫产业链实现价值最大化, 助力动漫产业结构调整 产业融合和转型升级等方面, 大数据将会发挥越来越重要的技术支撑作用. 大数据 + 动漫 的融合发展模式, 将为动漫产业注入新的活力, 对 ItemCF 算法进行改进, 是下一步的研究工作.

6 第 3 期 魏三强 : 大数据在动漫产业中的应用 45 参考文献 : [1] 欧辉思, 曹 健. 面向跨领域的推荐系统研究现状与趋势 [J]. 小型微型计算机系统,2016,37(7): [2] 林子雨. 大数据技术原理与应用 概念 存储 处理 分析与应用 [M]. 北京 : 人民邮电出版社,2016: [3] 中关村在线. 看动漫产业 2016 开年大数据的首次应用 [EB/OL].[ ].htp: news.zol.com.cn/565/ html. [4] 吴信东, 何 进, 陆汝钤, 等. 从大数据到大知识 :HACE+BigKE[J]. 自动化学报,2016,42(7): [5]TIENJAMES M.Big Data:UnleashingInformation[J].JournalofSystemsScienceandSystemsEngineering,2013, 22(2): [6] 王 鹏, 黄 焱, 安俊秀, 等. 云计算与大数据技术 [M]. 北京 : 人民邮电出版社,2015:5 11. [7]WU Xindong,CHEN Huanhuan,WU Gongqing,etal.KnowledgeEngineeringwithBigData[J].IEEEInteligentSystems,2015,30(5): [8] 魏三强, 任 环, 杨 威. 保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术 [J]. 广西大学学报 ( 自然科学版 ),2015,40(3): [9] 解学芳. 大数据 网络技术与现代动漫产业发展体系建构 [J]. 学术论坛,2014,37(3): [10] 郭继联. 基于机会协作的动漫产业网络大数据处理系统设计 [J]. 现代电子技术,2016,39(9): [11] 中国证券报. 动漫大数据时代来临 [EB/OL].[ ].htp: finance.sina.com.cn/rol/ /doc-ifxnuvxc shtml. [12] 雷 鸣, 朱 明. 情感分析在电影推荐系统中的应用 [J]. 计算机工程与应用,2016,52(10): [13]BILLLUBANOVIC.Python 语言及其应用 [M]. 北京 : 人民邮电出版社,2016:7 8. [14] 李 清. 基于 MovieLens 数据集的协同过滤推荐系统研究 [D]. 西安 : 西安电子科技大学,2014: [15] 刘 乔, 刘 彬. 基于时间加权的协同过滤推荐算法的改进 [J]. 计算机工程与设计,2016,37(7): [16] 王 威, 郑 骏. 基于用户相似度的协同过滤算法改进 [J]. 华东师范大学学报 ( 自然科学版 ),2016(3): ApplicationofBigDatainAnimationIndustry WEISanqiang 1,2 (1.SuzhouVocationalandTechnologicalColege,Suzhou234101,AnhuiChina;2.ChinaUniversityof MiningandTechnology,Xuzhou221116,JiangsuChina) Abstract:Bigdata,asaninnovativetechnologyinITindustryfolowingcloudcomputingandInternetof things,haspenetratedintoalaspectsofsocialdevelopment.withthesuccessfulformationofthechinese animationdataplatform,bigdatawilbeappliedtoalaspectsoftheanimationindustrychain.bigdata canprovideimportanttechnicalsupportintheanimation movierecommendationsystem,theintegration oftheanimationindustrychaintoachievemaximumvalue,animationindustryrestructuring,integration, transformationandupgrading.theintegrationof"bigdata+animation"developmentmodelwilproduce fundamentalchangeinthefuturepaternoftheanimationindustry. Keywords:bigdata;colaborativefiltering;animationmovie;recommendationsystem;animationindustry ( 责任编辑向阳洁 )

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