基于全媒體大數據的視頻內容評估模型建構

目錄
緒論1
第一節(jié)研究緣起與背景1
一、 內容市場的變化1
二、 學界的探索2
三、 長期的追蹤性研究為本研究提供了支撐2
第二節(jié)前人研究與文獻綜述3
一、 內容評估方面的研究3
二、 大數據的相關研究9
三、 全媒體的相關研究15
四、 內容銀行的前人研究19
第三節(jié)視頻內容評估產品的發(fā)展及現狀20
一、 內容評估產品發(fā)展的三個階段21
二、 內容評估產品的三重問題29
第四節(jié)研究方法及框架30
一、 文獻研究32
二、 定性分析32第一章內容評估體系建構的基礎34
第一節(jié)市場基礎： 大視頻產業(yè)對內容評估提出需求34
一、 視頻內容產業(yè)進入多元競爭格局，原有生存法則發(fā)生變化，
需要評估體系支撐34
二、 缺乏評估體系的內容交易模式不能滿足視頻內容產業(yè)的
需求39
第二節(jié)技術基礎： 日益成熟的大數據產業(yè)為評估體系
提供了現實可能44
一、 數字技術始終是內容評估發(fā)展的驅動力45
二、 大數據產業(yè)的發(fā)展日趨成熟47
第三節(jié)本章小結54第二章全媒體大數據內容評估體系的模型建構56
第一節(jié)基于全媒體大數據的內容評估模型的原則56
一、 滿足內容產業(yè)全流程評估的需求56
二、 與內容生產相關各要素的價值評估要計入內容評估
體系中58
三、 利用大數據，結合主觀經驗評估60
四、 充分挖掘數據價值，實現定量與定性結合61
第二節(jié)基于全媒體大數據的視頻內容評估模型建構62
一、 內容評估體系由5個模塊組成62
二、 全媒體收視模塊64
三、 全媒體社交輿情模塊65
四、 全媒體傳播模塊67
五、 專家調研模塊69
六、 用戶調研模塊70
第三節(jié)基于全媒體大數據的視頻內容評估模型具體構成72
一、 全媒體收視模塊的構成72
二、 全媒體社交輿情模塊的構成75
三、 全媒體傳播力模塊的構成77
四、 專家調研模塊的構成78
五、 用戶調研模塊的構成79
第四節(jié)本章小結79第三章內容評估體系模型實施——以內容銀行內容評估
體系為例81
第一節(jié)數據庫設計： 基于MongoDB進行架構81
一、 數據庫的選型： MongoDB81
二、 數據庫的具體構成83
三、 建立傳媒領域專業(yè)詞典作為后續(xù)分析的基礎83
第二節(jié)數據采集和預處理86
一、 通過爬蟲和API采集開放數據86
二、 問卷系統(tǒng)采集分析師及用戶調研數據： 靈活、按需分配的
問卷系統(tǒng)93
三、 預處理： 過濾及從非結構化到結構化數據的抽取94
第三節(jié)文本信息挖掘99
一、 關鍵詞提取技術99
二、 文本情感傾向性分析103
三、 文本話題聚類110
第四節(jié)指數計算118
一、 互聯(lián)網上的主流排名算法118
二、 內容銀行內容評估體系： 借鑒多種算法，綜合文本評估結果
進行3種量化計算128
第五節(jié)本章小結145結語146參考書目148