基于模糊认知图的电视收视率挖掘涉及的主要知识点有模糊认知图（FCM）的基础理论与应用、数据挖掘技术在电视收视率预测中的具体应用方法，以及线性回归算法在模型中粗略权重矩阵模型的获得和训练权重算法的使用。
模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，简称FCM）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的理论，它适用于描述、预测和控制基于动态数据的非线性系统。模糊认知图采用概念节点之间的因果关系来模拟模糊推理，并通过其反馈机制增强系统的动态行为，因此它拥有简单直观的图形表示和非线性数值推理能力，这一点吸引了越来越多学者的关注。在理论研究方面，大多数研究围绕FCM的学习方法、推理机制等展开。例如，有文献提出了一种基于客观数据资源的新型认知图挖掘方法，这种方法主要由数据库初始化技术、权重系数优化方法和认知图简化策略组成，显示出良好的性能。还有文献提出了相关认知、状态建模和大型模糊认知图推理的方法，改善了在复杂系统建模和推理方面大型模糊认知图的研究理论。
在应用方面，有文献提出了使用遗传学习算法建立系统的模糊认知图，利用股票市场的数据进行验证。类似地，在电视收视率挖掘领域，可以应用模糊认知图模型来挖掘和预测电视节目的回放量。在获取模型的过程中，先使用线性回归算法得到一个粗略的权重矩阵模型，然后使用训练权重算法对这个粗略的权重矩阵模型进行精细化，最终构建一个用于电视收视率挖掘的模型。
此外，电视收视率挖掘是一个涉及数据挖掘技术的复杂问题。为了对电视节目的受欢迎程度进行准确预测，研究人员需要设计有效的数据挖掘算法来处理收集到的大量数据。这些数据包括但不限于电视节目的特征、观众的特征、观众的观看行为数据等。通过分析这些数据，可以发现影响收视率的各种因素，并据此构建模型来预测未来的收视趋势。在这一过程中，模糊认知图提供了一种从数据中提取知识并模拟收视行为的有效框架。
该研究论文展示的模型方法被证明是有效的，这意味着通过模糊认知图技术能够有效地挖掘和预测电视收视率，为电视节目的规划与运营提供科学的决策支持。电视行业可以根据这些预测调整节目安排、广告定价以及市场推广策略，从而在竞争日益激烈的市场环境中获得优势。此外，该方法的推广可能不仅限于电视行业，还可以扩展到其他媒体和娱乐行业的数据分析和市场研究中。
总结来说，基于模糊认知图的电视收视率挖掘将模糊逻辑、神经网络、线性回归和遗传学习算法等多种技术相结合，用于深入分析和预测电视节目收视情况，这对于电视传媒业的市场研究和决策支持具有重要意义。
