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| 內容簡介： |
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本书在数据学和传播学的基础上，提出了全新的基于复杂网络动力学的传媒数据学理论基础，介绍了以广播电视主流媒体和互联网视听媒体为代表的制播域，以广播电视、IPTV、OTT和手机为代表的传输域，以及两域的数据采集、建模分析和实际应用。本书将人工智能、容器云、微服务、中台等技术和媒体融合发展相结合，提出了面向未来的智能融媒制播系统、数据中台和分析应用，以及统一评价体系，后列举了管理机构、知名媒体和传播渠道的典型应用。 本书力图通过理论、方法和实践融会贯通的方式构建完整的传媒数据学，为未来的智能融媒发展提供强大数据支撑。 本书可作为计算机、通信和信息等相关专业的教师、研究生、本科生的教材和参考书，也可供媒体领域、通信领域的研究人员、技术人员培训和参考。
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| 目錄：
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第1章数据科学基础
1.1学的概念
1.1.1数据科学的发展历程
1.1.2 数学的知识体系.
1.2学研究方法
1.2.1数据科学的研究方法.
1.2.2数据科学与相关学科、技术的关系
第2章传媒数据学基础
2.1传播学的概念
2.1.1 传播的发展历程
2.1.2传播学的研究内容
22子传播时代传播模型与数据统计
2.2.1 电子传播时代传播模型
2.2.2 电子传播时代数据统计
2.3智能融媒时代新传播模型与数据分析
2.3.1复杂网络动力学概念和特性
2.3.2智能融媒时代新传播模型
2.3.3智能融媒时代数据分析方法.
第3章广播电视制播域大数据系统与分析应用
3.1制播域系统构成与数据学应用
3.1.1 广播电视制播域系统构成和业务流程
3.1.2 广播电视制播域的特点
3.1.3 广播电视制播域数据学应用
3.2 制播域大数据系统构成
3.2.1 广播电视制播域数据需求
3.2.2 广播电视制播域大数据系统
3.2.3 广播电视制播域大数据治理和标准化
3.3 制播域大数据分析应用
3.3.1 广播电视制播域大数据采集和结构化处理
3.3.2 广播电视制播域大数据分析处理
3.3.3 广播电视制播域大数据应用
第4章互联网视听媒体大数据系统与分析应用
4.1视听媒体系统构成与特点
4.1.1 互联网架构演进.
4.1.2互联网视听媒体业务流程
4.1.3 互联网视听媒体各类规范
4.1.4互联网视听媒体的特点
4.2 媒体数据采集与治理
4.2.1互联网视听媒体的数据需求
4.2.2互联网视听媒体数据源特点
4.2.3互联网视听媒体数据采集和处理
4.2.4 互联网视听媒体数据治理
4.3视听媒体大数据分析与应用
4.3.1视听媒体大数据分析的基本流程
4.3.2视听媒体大数据分析的应用
第5章媒体内容数据挖掘与智能标签技术
5.1 互联网媒体内容标签
5.1.1互联网媒体内容标签的定义和作用
5.1.2互联网媒体内容标签的处理方法
5.1.3 标签的应用
5.2 文本类内容标签自动生成技术
5.2.1 文本类数据的特点
5.2.2 文本类内容标签自动生成处理方法
5.2.3 文本类标签应用
5.3语音类内容标签自动生成技术
5.3.1 语音类数据的特点
5.3.2语音类内容标签自动生成处理方法
5.3.3 语音类标签应用
5.4 图像类内容标签自动生成技术
5.4.1 图像类数据的特点
5.4.2 图像类内容标签自动生成处理方法
5.4.3 图像类标签应用
5.5 视频类内容标签自动生成技术
5.5.1 视频类数据的特点
5.5.2 视频类内容标签自动生成处理方法
5.5.3 视频类标签应用
5.6 媒体内容标签融合技术
5.6.1 四类媒体内容标签的生成技术分析
5.6.2 基于内容标签的数据融合技术和方法
5.6.3 数据融合技术处理流程
……
第6章 智能触媒播域系统构成与数据中台
第7章 传输域系统介绍
第8章 传输域数据采集方法
第9章 传输域各平台数据分析与应用
第10章 融合媒体统一评价体系
第11章 典型应用案例
附录 收视大数据指标及计算规则
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