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内容简介
前言
目录
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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