随着数字电视技术的迅猛发展,媒体市场也蓬勃发展,数字电视收视指标作为市场分析、节目评估的重要标准之一,发挥着举足轻重的作用。通过对收视数据的分析,可以观察人们的收视行为,进而进行节目的推广、广告的投放等相关应用。此外能否较为准确地预测一档节目的收视情况,对于企业用户、广告商、电视台等都有很重要的经济效益。本论文通过对收视数据进行统计分析,结合现有的收视率统计指标,设计了一个功能较为完善的数字电视收视数据统计分析系统,同时采用数据挖掘相关算法预测节目收视率。主要工作内容有:(1)结合数字电视收视数据相关统计指标,详细研究数字电视收视统计系统的结构和原理,对数据挖掘相关算法进行深入研究,查阅相关文档文献,最终给出数字电视收视统计系统的设计方案。(2)数字电视收视统计分析系统的设计和实现。该系统分成两个部分:前台采用B/S网络架构,在.NET平台上进行系统的实现,功能方面包含了 DVB频道时段分析、DVB频道节目分析、VOD分析、收视率预测、知识库等;后台结合相应的收视率统计指标对数据进行处理后传送到前台进行分析显示,数据库端采用SQL SEVER2005数据库进行相关节目表、实时收视数据表、VOD收视数据表、预测信息表等表的设计及实现。(3)收视数据预测算法的分析与实现。通过研究数据挖掘预测算法,对节目收视率走势的影响因素进行研究。采取了目前比较流行的决策树及BP神经网络算法,通过选取了艺术题材、名牌频道等15个影响节目收视率的因素,然后对这些因素进行模糊量化评分,最后对节目的收视率进行预测设计。(4)收视数据相关指标结果测试及预测算法的验证测试。由于收视数据的保密性及隐私性,目前没有开源的收视数据可供该系统进行测试,只能通过查阅相关收视率统计网站,尽可能地模拟用户每天的收视习惯,然后针对这些数据对该系统的准确性及可行性进行验证分析,测试结果理想。