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醉染图书基于全媒体大数据的视频内容评估模型建构9787302533689
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绪论节 研究缘起与背景一、内容市场的变化二、学界的探索三、长期的追踪研究为本研究提供了支撑第二节 前人研究与文献综述一、内容评估方面的研究二、大数据的相关研究三、全媒体的相关研究四、内容银行的前人研究第三节 视频内容评估产品的发展及现状一、内容评估产品发展的三个阶段二、内容评估产品的三重问题第四节 研究方法及框架一、文献研究二、定分析章 内容评估体系建构的基础节 市场基础:大视频产业对内容评估提出需求一、视频内容产业进入多元竞争格局,原有生存法则发生变化,需要评估体系支撑二、缺乏评估体系的内容交易模式不能满足视频内容产业的需求第二节 技术基础:日益成熟的大数据产业为评估体系提供了现实可能一、数字技术始终是内容评估发展的驱动力二、大数据产业的发展日趋成熟第三节 本章小结第二章 全媒体大数据内容评估体系的模型建构节 基于全媒体大数据的内容评估模型的原则一、满足内容产业全流程评估的需求二、与内容生产相关各要素的价值评估要计入内容评估体系中三、利用大数据,结合主观经验评估四、充分挖掘数据价值,实现定量与定结合第二节 基于全媒体大数据的视频内容评估模型建构一、内容评估体系由5个模块组成二、全媒体收视模块三、全媒体社交舆情模块四、全媒体传播模块五、专家调研模块六、用户调研模块第三节 基于全媒体大数据的视频内容评估模型具体构成一、全媒体收视模块的构成二、全媒体社交舆情模块的构成三、全媒体传播力模块的构成四、专家调研模块的构成五、用户调研模块的构成第四节 本章小结第三章 内容评估体系模型实施——以内容银行内容评估体系为例节 数据库设计:基于MongoDB进行架构一、数据库的选型:MongoDB二、数据库的具体构成三、建立传媒领域专业词典作为后续分析的基础第二节 数据采集和预处理一、通过爬虫和API采集开放数据二、问卷系统采集分析师及用户调研数据:灵活、按需分配的问卷系统三、预处理:过滤及从非结构化到结构化数据的抽取第三节 文本信息挖掘一、关键词提取技术二、文本情感倾向分析三、文本话题聚类第四节 指数计算一、互联网上的主流排名算法二、内容银行内容评估体系:借鉴多种算法,综合文本评估结果进行3种量化计算第五节 本章小结结语参考书目
吴殿义,于山东大学计算机科学与技术学院,硕博于中国传媒大学广告院,任腾讯微博、百度社区等产品经理,博士后留校任教,目前为中国传媒大学广告学院网络与新媒体系讲师,并作为实验室主任,负责“内容银行重点实验室”日常工作。先后参与科技支撑计划等重大科研项目研究,基于数字电视的标签及系统研究及相关系统研发,在各类期刊发表数十篇。
基于全媒体大数据的视频内容评估模型建构
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