广电智能媒资系统标签体系和数据结构的设计与实现

钟新东

（涞源县融媒体中心（涞源县广播电视台），河北 保定 074300）

0 引言

标签体系和数据结构是广电媒体资产（以下简称媒资）管理系统的重要组成部分，其设计与实现的合理性直接影响到系统的性能、可扩展性和易用性。因此，对标签体系和数据结构进行科学、合理的设计与实现，是广电媒体资产管理系统智能化的关键。本研究旨在设计并实现一个高效、灵活、可扩展的广电智能媒资系统标签体系和数据结构，以满足现代媒体资产管理的要求。

1 广电智能媒资系统标签体系和数据结构的重要性

广电智能媒资系统中，标签体系是一种对媒资内容进行分类、标记和索引的机制，能够有效地组织和处理海量的媒体数据。设计合理的标签体系，可以使得媒体数据在存储、检索和处理方面更加高效和便捷，提高媒资管理的效率和准确性。数据结构是媒资系统的基础，决定了媒资数据的存储方式、访问方式以及处理方式。合理的数据结构设计可以提高媒资系统的性能、可靠性和可维护性，也可以降低系统的复杂度和开发成本。标签体系和数据结构还关系到广电智能媒资系统的智能化程度。通过应用先进的机器学习和人工智能技术，可以实现对媒资数据的自动分类、识别、推荐和挖掘等任务，从而为媒体行业提供更加智能化、高效化和自动化的服务。因此，在实际开发中，相关人员应该充分考虑标签体系和数据结构的合理性和有效性，以确保广电智能媒资系统能够满足媒体行业的需求并实现可持续发展。

2 智能媒资系统标签体系的数据结构设计与实现

智能化标签体系数据结构包括4 个主要部分，如图1 所示。首先是标签生产库。该库位于MongoDB 中，包括了SH_D_ENTITYDATA 和AI_Story 等合集。这个库用于存储生成标签所需的数据。其次是标签标引库，即标签过程记录。该库位于MySQL 中的content_tags 表中，在标引过程中，将文本、图像或其他类型的素材与相应的标签相关联。标引是一个动态的过程，通过记录标引的过程，可以了解到每个素材与标签的关联情况。再次是标签结果集，即标签结果库，位于MySQL 中的tag_collections 表中。在标引过程中，每个标签都会与多个素材实体相关联。标签结果集用于存储这些标签与素材实体之间的关系。这个库可以帮助用户快速查找特定标签下的素材实体。最后是标签维护库，位于MySQL 中的tagerms 表中，用于存储标签的基本信息，包括标签的名称、描述及创建时间等。通过维护库，可以对标签进行管理和维护[1]。

图1 媒资管理系统

2.1 标签生产库设计

标签生产库肩负着生成多种类型的标签以支持后续标签标引和结果展示的任务。设计标签生产库时，需要充分考虑一些关键因素，以确保其高效、准确地为智能媒资系统提供支持。首先，标签类型的多样性是不可或缺的。由于媒资内容具有丰富的特点，需要根据内容的类型设计不同类型的标签，比如文本、图像、音频、视频等。这些不同类型的标签将有助于更全面、更准确地描述和分类媒资内容。其次，每个标签都需要具备一些必要的属性。这些属性包括名称、描述和示例等，这样才能够在标引时清晰地选择和解释标签。例如，一个图像标签可能具有“风景”“人物”“建筑”等属性，通过这些属性，可以更准确地描述图像内容。此外，标签之间可能存在一定的关系。这些关系可以是附属关系、并列关系等。需要设计相应的关系模型来存储和展示这些标签之间的关系。这些关系模型可以帮助用户更好地理解标签之间的联系，从而更好地组织和管理标签。最后，标签生产的流程也是需要考虑的因素。需要设计相应的生产流程，包括标签的生成、审核、发布等环节。这个流程需要确保标签的质量和可用性。例如，一个文本标签可能需要经过自然语言处理技术进行提取和分类，然后经过人工审核和修改，最后发布供用户使用[2]。

2.2 标签标引库设计

标签标引库负责将媒资内容与相应的标签进行匹配和标注。标签标引库设计主要涉及以下因素：一是标签匹配算法，需要设计相应的算法，以实现自动或半自动的标签匹配和标注；二是标签权重，对于不同的标签，根据其在媒资内容中的重要程度赋予不同的权重；三是标签关联性，需要设计相应的关联性模型，以实现标签之间的关联和推荐；四是标签质量评估，设计相应的评估机制，以实现对标签质量的评估和调整。

标签标引库负责将海量的媒资内容与相应的标签进行自动或半自动的匹配和标注，涉及复杂的算法设计和计算，以确保标签的准确性和标注的可靠性[3]。构建标签标引库时，首先考虑标签匹配算法，需要设计一种或多种算法，以实现自动或半自动的标签匹配和标注。这些算法需要具备高效、准确和稳定的特点，以便在处理大规模媒资内容时能够快速、准确地完成标签匹配和标注任务。其次考虑标签权重，不同的标签可能在其所属的媒资内容中扮演着不同的角色，具有不同的重要程度。因此，设计标签标引库，应根据不同标签的重要程度赋予其不同的权重。这样在进行标签匹配和标注时，系统可以根据每个标签的权重进行加权计算，以更准确地反映媒资内容的特征和属性。再次，标签关联性也是设计标签标引库时要考虑的因素之一。为了提高标签匹配和标注的准确性和完整性，需要设计相应的关联性模型，以实现标签之间的关联和推荐。最后，标签质量评估也是设计中不可或缺的。需设计相应的评估机制，实现对标签质量的评估和调整。这种评估机制可以帮助系统在处理标签匹配和标注任务时对每个标签的质量进行评估，根据评估结果进行调整和完善，进一步提高标签匹配和标注的准确性和可靠性。

2.3 标签结果库、维护库的设计

在智能媒资系统中，标签结果库和维护库承担着存储和管理标签数据以及维护信息的关键职责。这两个数据库不仅需要高效地存储海量的标签数据和维保信息，还要能够实现精准的信息检索和分析，为智能媒资系统的运行提供可靠的支持。

首先，对于数据库架构的选择，需要充分考虑标签数据和维保信息的性质、用途及规模等因素。标签结果库不但可以存储大量标签数据，而且能够快速检索和分析这些数据，因此采用分布式数据库架构可以更好地满足这些需求。对于维护库，需要能够存储维保信息和相关操作记录，并保证数据的一致性和完整性，因此采用关系型数据库架构可能更为合适。

其次，为了防止标签数据和维保信息被泄露、篡改或丢失，需采取一系列安全措施，如数据加密、权限控制和备份策略等。具体来说，可以对数据库进行加密处理，只有经过授权的用户才能访问和操作数据，同时定期对数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。

最后，还要考虑数据的可维护性。为了保持数据库的清洁和完整性，需要设计相应的维护功能[4]，包括对数据进行更新、修改、删除等操作，同时要保证这些操作的正确性和一致性。

2.4 标签产生流程及逻辑

标签产生流程及逻辑的主要职责是生成各种类型的标签，并实现相应的逻辑处理。这个过程不仅需要高度的智能化和自动化，还需要精细的标签类型设计和属性规划。首先，设计标签产生流程及逻辑时，应当深入了解标签的类型和属性。标签类型多种多样，包括人物标签、事件标签、内容标签等等，每种类型的标签都有其特定的属性和特点。例如，人物标签可能包括姓名、性别及职业等属性，事件标签可能包括时间、地点及事件类型等属性。因此，需要根据实际需求进行设计和处理，确保标签能够准确地反映媒体内容的主题和特点。其次，建立相应的关系模型，以处理标签之间的关联和推荐等逻辑。例如，可以通过分析文本中的语义关系，为不同的标签建立关联关系，从而实现在一个标签出现时推荐相关联的标签[5]。利用机器学习和人工智能技术，能够实现标签的自动化推荐和生成，进一步提高智能媒资系统的智能化程度。再次，要考虑逻辑可维护性和可扩展性。当新的标签类型出现，需要能够灵活地修改和完善标签产生流程及逻辑，以适应新的需求；当系统需要支持更多的媒体格式或更多的标签类型，要能够方便地对标签产生流程及逻辑进行扩展和升级。标签生产流程也是设计标签产生流程及逻辑时需要考虑的重要因素，需要设计相应的生产流程，包括标签的生成、审核、发布等环节，以确保标签的质量和可用性。标签融合推理逻辑如图2 所示。最后，将经过审核的标签发布到系统中，供用户使用和查询。

图2 标签融合推理逻辑图

2.5 标签体系维护

设计和实施标签体系维护时，必须首先制定详细且全面的维护计划，包括计划的执行时间、每个时间段的维护任务以及完成每个任务的具体人员和责任。计划应该明确规定更新和修改标签体系的频率和具体内容，以及在出现任何异常情况时的应急处理措施。其次，需要明确维护的具体内容，包括但不限于新增标签、修改现有标签的属性、删除无效或不再使用的标签等。对于新增标签，应确定其所属的类别和应具有的属性，保证其在整个标签体系中的一致性和完整性。对于标签属性修改，充分评估其对现有数据和整个标签体系的影响，制定相应的变更管理计划。删除无效或不再使用的标签时，需要确保不会影响到其他正在使用这些标签的数据和功能。还需要制定一套标准化的维护流程，以确保维护工作的效率和准确性。此流程应包括提出和维护变更请求、评估变更的影响、执行变更、测试变更以及在必要时回滚变更等步骤。同时，应建立相应的变更管理机制，以跟踪和管理整个维护过程中的所有变更。最后，标签体系维护是一个持续的过程，需要定期收集用户和其他利益相关者的反馈意见，并根据反馈进行必要的改进和优化。同时，也需要对整个维护过程进行定期的审查和评估，以了解是否存在可以改进的地方，以及是否需要调整维护策略或计划。

3 结语

实践证明，标签体系和数据结构的设计与实现能够有效地提高广电媒体资产管理的效率和质量，为媒体行业的数字化转型提供了有力支持。该方案可以为其他领域的数字化转型提供一定的参考和借鉴。未来，将继续对该标签体系和数据结构进行优化和完善，以提高其性能和扩展性，更好地满足不断变化的媒体资产管理需求，同时将积极探索新的技术和方法，为广电媒体资产管理系统的智能化提供更多创新性的解决方案。