传播学 类型
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155千字 字数
2020-11-01 发行日期
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主编推荐语

电影产业现状与数据挖掘分析

内容简介

全书首先系统梳理电影产业发展现状、现存问题、电影产业数据分析现状，其次围绕电影产业链制作、宣传、发行和放映等环节进行数据挖掘分析，主要包括导演和演员进行艺人画像和艺人分类研究；电影营销能力评价指数分析；电影用户满意度挖掘；电影个性推荐研究；电影海外传播能力分析及电影票房影响因素分析等。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1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 电影制作投资阶段
  • 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
  • 2.2.3 大数据助力电影文化国内外传播
  • 2.3 电影产业大数据分析现状
  • 2.3.1 国外电影产业大数据分析现状
  • 2.3.2 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
  • 3.2.3 分布形态指标
  • 3.3 正态性分析
  • 3.3.1 正态分布定义
  • 3.3.2 标准正态分布
  • 3.4 显著性检验
  • 3.4.1 显著性检验定义
  • 3.4.2 显著性检验
  • 3.5 案例分析
  • 3.5.1 基础描述性指标分析
  • 3.5.2 数据可视化图形分析
  • 3.5.3 正态性检验
  • 3.5.4 属性数据分析
  • 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 实例验证
  • 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证分析
  • 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 广播电视院线业务
  • 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 电影个性推荐研究
  • 7.1 影片个性推荐研究现状
  • 7.1.1 研究背景及意义
  • 7.1.2 研究现状及趋势
  • 7.2 个性推荐模型
  • 7.2.1 推荐系统的概念及作用
  • 7.2.2 基于大数据的推荐
  • 7.2.3 电影推荐系统
  • 7.3 电影个性推荐算法比较研究
  • 7.3.1 近邻推荐模型
  • 7.3.2 矩阵分解推荐
  • 7.3.3 基于内容的推荐
  • 7.3.4 比较
  • 7.4 影片评价与混合推荐
  • 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 混合推荐
  • 参考文献
  • 第8章 电影海外传播能力评价研究
  • 8.1 国产电影国际传播能力现状
  • 8.1.1 国产电影国际传播能力的概念界定
  • 8.1.2 国产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证分析
  • 8.3.1 国产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国产电影国际传播能力评价
  • 8.3.3 基于因子分析评价法的国产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 国产电影在北美地区对外传播的特点
  • 8.4.2 优秀国际传播能力的国产电影特点分析
  • 参考文献
  • 附录A 2016年201部电影信息数据
  • 附录B 电影营销能力评价指标
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。