全新正版电影产业数据挖掘9787302548010清华大学出版社

章 电影产业发展现状
1.1 电影产业发展现状
1.1.1 电影产业链构成
1.1.2 电影票房发展现状
1.1.3 影院建设现状与发展趋势
1.2 电影产业相关政策
1.2.1 电影产业国际环境
1.2.2 电影产业国内政策
1.3 电影产业现存的问题
1.3.1 电影制作阶段
1.3.2 电影宣传发行阶段
1.3.3 电影放映阶段
参考文献
第2章 大数据与电影产业关系解析
2.1 大数据发展现状
2.1.1 大数据理论发展现状
2.1.2 大数据应用发展现状
2.2 大数据在电影产业发展中的作用解析
2.2.1 大数据提升电影监管职能
2.2.2 大数据细化电影质量评价
2.. 大数据力电影文化国内外传播
. 电影产业大数据分析现状
..1 国外电影产业大数据分析现状
..2 国内电影产业大数据分析现状
参考文献
第3章 电影产业数据基础分析与挖掘
3.1 电影产业数据类型及特点
3.2 数据基础分析指标
3.2.1 集中趋势指标
3.2.2 离散趋势指标
3.. 分布形态指标
3.3 正态分析
3.3.1 正态分布定义
3.3.2 标准正态分布
3.4 显著检验
3.4.1 显著检验定义
3.4.2 显著检验
3.5 案例分析
3.5.1 基础描述指标分析
3.5.2 数据可视化图形分析
3.5.3 正态检验
3.5.4 属数据分析
参考文献
第4章 电影营销能力指数分析
4.1 电影营销现状
4.1.1 大数据在电影营销中的作用分析
4.1.2 电影营销中大数据应用现状
4.2 营销能力模型构建
4.2.1 营销能力指数指标体系构建
4.2.2 营销能力模型方法
4.3 映前营销分析
4.3.1 映前营销能力指数指标权重体系分析
4.3.2 映前营销能力指数分析
4.4 映中营销分析
4.4.1 映中营销能力指数指标权重体系分析
4.4.2 映中营销能力指数分析
4.5 映后营销分析
4.5.1 映后营销能力指数指标权重体系分析
4.5.2 映后营销能力指数分析
4.6 本章小结
参考文献
第5章 电影票房影响因素分析
5.1 电影票房研究现状
5.1.1 票房预测研究
5.1.2 票房影响因素研究
5.1.3 票房时间分布特征分析及趋势预测研究
5.2 电影票房模型方法研究
5.2.1 稀疏子空间聚类算法模型
5.2.2 基于深度网络的Cross&Dense网络结构模型
5.3 稀疏子空间聚类算法的电影票房研究
5.3.1 SSC对基于gamma模型票房时间分布特征聚类分析
5.3.2 基于SSC的日票序列聚类效果及分析
5.4 基于深度学习的电影票房预测研究
5.4.1 特征选取
5.4.2 数据探索
5.4.3 模型设计
5.4.4 实例验
5.5 本章小结
参考文献
第6章 电影用户行为分析及满意度评价
6.1 电影用户行为及满意度分析现状
6.1.1 电影用户行为
6.1.2 电影用户满意度现状
6.2 用户行为分析和满意度模型
6.2.1 用户满意度测评模型
6.2.2 满意度测量方法
6.3 互联网用户满意度分析
6.3.1 互联网用户满意度评价模型
6.3.2 基于结构方程模型的满意度实分析
6.3.3 评价结果分析
6.4 电视院线用户满意度分析
6.4.1 广电电视院线业务
6.4.2 电视院线电影用户满意度评价
6.5 映后营销分析
参考文献
第7章 电影个研究
7.1 影片个研究现状
7.1.1 研究背景及意义
7.1.2 研究现状及趋势
7.2 个模型
7.2.1 系统的概念及作用
7.2.2 基于大数据的
7.. 电影系统
7.3 电影个算法比较研究
7.3.1 近邻模型
7.3.2 矩阵分解
7.3.3 基于内容的
7.3.4 比较
7.4 影片评价与混合
7.4.1 影片评价概述
7.4.2 评价模型原理
7.4.3 评价模型结果
7.4.4 混合
参考文献
第8章 电影海外传播能力评价研究
8.1 电影国际传播能力现状
8.1.1 电影国际传播能力的概念界定
8.1.2 电影国际传播能力的研究现状
8.2 电影国际传播能力评价模型
8.3 电影国际传播能力实分析
8.3.1 电影国际传播能力指标体系构建
8.3.2 基于灰色关联评价法的电影国际传播能力评价
8.3.3 基于因子分析评价法的电影国际传播能力评价
8.4 电影产业走出去的定量化思考
8.4.1 电影在北美地区对外传播的特点
8.4.2 国际传播能力的电影特点分析
参考文献
附录A2016年201部电影信息数据
附录B电影营销能力评价指标

王妍： 中国传媒大学理工学部理学院统计学系副教授，博士，研究方向为统与大据分析。2010年3月于院数据科学与虚拟经济研究中心，获理学博士；2012年6月，管理学院博士后流动站顺利出站。博士和博士后期间主要从事投入产出模型构建及应用、大数据分析、低碳经济定量研究等工作。2003～现在，承担生概率论与数理统计、多元统计分析、计量经济分析和多元统计分析、数据挖掘、投入产出分析等课程。近几年来主持和参与的科研项目共20余项。在各类学术期刊发表30余篇。

全面梳理中电影业国内外环境、现存问题和大数据对电影产业的作用，对电影的制作、、宣传、发行、放映、文化传播等环节进行建模、算法实现和实分析，通过对电影产业不同环节数据挖掘的理论和方法进行研究提供大数据力电影产业的建模思路和应用场景，弥补这一领域系统研究的不足。
数据挖掘分析电影产业链制作、宣传、发行和放映，大数据力电影产业。

本书全面梳理中电影业国内外环境、现存问题和大数据对电影产业的影响，从电影产业各个链条角度进行电影产业的数据挖掘研究，对电影的制作、、宣传、发行、放映和文化传播等环节进行建模、算法实现和实分析，研究电影产业不同环节数据挖掘的理论和方法，提供大数据力电影产业的建模思路和应用场景。
全书共分8章。、2章着重梳理电影产业构成、现存问题、大数据对电影产业的作用；第3章梳理电影产业相关数据，在此基础上对电影产业数据的基础进行分析挖掘；第4章主要针对电影宣发环节，从映前、映中和映后环节进行电影营销数据挖掘研究；第5章从电影放映角度，利用机器学习理论和计量模型进行电影票房影响因素分析；第6章从电影受众角度进行用户行为分析和满意度评价研究；第7章主要基于VOD点播频道数据，进行电影个节目研究；第8章从电影产业宏观层面，对中电影业对外输出能力进行定量化评价研究。全书从数学建模和分析角度提供大量应用实例。
本书可供电影产业各环节从业人员、影视分析机构、广大影视数据研究人员参考，适合作为高等院校影视专业高年级生、教材，也可用作影视大数据定量分析参考资料。

"全面梳理中电影业国内外环境、现存问题和大数据对电影产业的作用，对电影的制作、、宣传、发行、放映、文化传播等环节进行建模、算法实现和实分析，通过对电影产业不同环节数据挖掘的理论和方法进行研究提供大数据力电影产业的建模思路和应用场景，弥补这一领域系统研究的不足。 "