電影產業資料採擷 (電子書)

前言
第1章　電影產業發展現狀
1.1　電影產業發展現狀
1.1.1　電影產業鏈構成
1.1.2　電影票房發展現狀
1.1.3　影院建設現狀與發展趨勢
1.2　電影產業相關政策
1.2.1　電影產業國際環境
1.2.2　電影產業國內政策
1.3　電影產業現存的問題
1.3.1　電影製作投資階段
1.3.2　電影宣傳發行階段
1.3.3　電影放映階段
參考文獻
第2章　大資料與電影產業關係解析
2.1　大資料發展現狀
2.1.1　大資料理論發展現狀
2.1.2　大資料應用發展現狀
2.2　大資料在電影產業發展中的作用解析
2.2.1　大資料提升電影監管職能
2.2.2　大資料細化電影品質評價
2.2.3　大資料助力電影文化國內外傳播
2.3　電影產業大資料分析現狀
2.3.1　國外電影產業大資料分析現狀
2.3.2　國內電影產業大資料分析現狀
參考文獻
第3章　電影產業資料基礎分析與挖掘
3.1　電影產業資料類型及特點
3.2　資料基礎分析指標
3.2.1　集中趨勢指標
3.2.2　離散趨勢指標
3.2.3　分佈形態指標
3.3　正態性分析
3.3.1　正態分佈定義
3.3.2　標準正態分佈
3.4　顯著性檢驗
3.4.1　顯著性檢驗定義
3.4.2　顯著性檢驗
3.5　案例分析
3.5.1　基礎描述性指標分析
3.5.2　資料視覺化圖形分析
3.5.3　正態性檢驗
3.5.4　屬性資料分析
參考文獻
第4章　電影行銷能力指數分析
4.1　電影行銷現狀
4.1.1　大資料在電影行銷中的作用分析
4.1.2　電影營銷中大資料應用現狀
4.2　行銷能力模型構建
4.2.1　行銷能力指數指標體系構建
4.2.2　行銷能力模型方法
4.3　映前行銷分析
4.3.1　映前行銷能力指數指標權重體系分析
4.3.2　映前行銷能力指數分析
4.4　映中行銷分析
4.4.1　映中行銷能力指數指標權重體系分析
4.4.2　映中行銷能力指數分析
4.5　映後行銷分析
4.5.1　映後行銷能力指數指標權重體系分析
4.5.2　映後行銷能力指數分析
4.6　本章小結
參考文獻
第5章　電影票房影響因素分析
5.1　電影票房研究現狀
5.1.1　票房預測研究
5.1.2　票房影響因素研究
5.1.3　票房時間分佈特徵分析及趨勢預測研究
5.2　電影票房模型方法研究
5.2.1　稀疏子空間聚類演算法模型
5.2.2　基於深度網路的Cross & Dense網路結構模型
5.3　稀疏子空間聚類演算法的電影票房研究
5.3.1　SSC對基於gamma模型票房時間分佈特徵聚類分析
5.3.2　基於SSC的日票序列聚類效果及分析
5.4　基於深度學習的電影票房預測研究
5.4.1　特徵選取
5.4.2　資料探索
5.4.3　模型設計
5.4.4　實例驗證
5.5　本章小結
參考文獻
第6章　電影用戶行為分析及滿意度評價
6.1　電影用戶行為及滿意度分析現狀
6.1.1　電影用戶行為
6.1.2　電影用戶滿意度現狀
6.2　用戶行為分析和滿意度模型
6.2.1　使用者滿意度測評模型
6.2.2　滿意度測量方法
6.3　互聯網用戶滿意度分析
6.3.1　互聯網使用者滿意度評價模型
6.3.2　基於結構方程模型的滿意度實證分析
6.3.3　評價結果分析
6.4　電視院線使用者滿意度分析
6.4.1　廣播電視院線業務
6.4.2　電視院線電影使用者滿意度評價
6.5　映後行銷分析
參考文獻
第7章　電影個性推薦研究
7.1　影片個性推薦研究現狀
7.1.1　研究背景及意義
7.1.2　研究現狀及趨勢
7.2　個性推薦模型
7.2.1　推薦系統的概念及作用
7.2.2　基於大資料的推薦
7.2.3　電影推薦系統
7.3　電影個性推薦演算法比較研究
7.3.1　近鄰推薦模型
7.3.2　矩陣分解推薦
7.3.3　基於內容的推薦
7.3.4　比較
7.4　影片評價與混合推薦
7.4.1　影片評價概述
7.4.2　評價模型原理
7.4.3　評價模型結果
7.4.4　混合推薦
參考文獻
第8章　電影海外傳播能力評價研究
8.1　國產電影國際傳播能力現狀
8.1.1　國產電影國際傳播能力的概念界定
8.1.2　國產電影國際傳播能力的研究現狀
8.2　電影國際傳播能力評價模型
8.3　電影國際傳播能力實證分析
8.3.1　國產電影國際傳播能力指標體系構建
8.3.2　基於灰色關聯評價法的國產電影國際傳播能力評價
8.3.3　基於因數分析評價法的國產電影國際傳播能力評價
8.4　電影產業走出去的定量化思考
8.4.1　國產電影在北美地區對外傳播的特點
8.4.2　優秀國際傳播能力的國產電影特點分析
參考文獻
附錄A　2016年201部電影資訊資料
附錄B　電影行銷能力評價指標

前言
電影產業是當下全球發展最快的產業之一，中國電影市場環境持續改善，作品數量、觀影人次、電影票房及影院建設連續多年實現快速增長，吸引了社會各類資本踴躍進軍電影行業，進一步推動了電影市場的良性快速發展。電影產業的快速發展、網路和社交媒體的廣泛普及，產生了大量有價值的行業資訊及使用者行為資料，包括觀影使用者、放映院線、製作單位等相關資料，以及來自網站、電視、影廳和社交媒體的資料資訊。大資料和人工智慧的發展，給電影產業生態圈的各環節提供了改造和重建的機會。用互聯網思維做電影，利用互聯網模式運作包含製作、發行、放映以及相關衍生品在內的整套流程成為電影行業未來的發展方向。基於媒體融合背景，以互聯網思維驅動，研究大資料在電影產業中的作用，對於電影產業各環節的精細化運作，對於完善我國電影工業體系建設，提高我國電影核心競爭力具有重要的作用。

國內電影大資料在技術和應用層面發展迅速，近年來圍繞不同環節和維度的電影市場的大資料分析報告層出不窮。但是與北美地區的國家相比，在理論和實踐層面普遍存在依賴經驗決策、高風險、偏主觀等問題。因資料來源和分析目的所限，已有的電影資料分析呈現出電影市場宏觀多，指導生產實踐的細化分析少；資料描述性統計和視覺化呈現多，演算法驅動和深度挖掘少；產業鏈條單一環節分析多，全鏈條多終端分析少；實踐應用和技術開發多，理論研究少。

鑒於此，本書在全面梳理中國電影產業國內外環境、現存問題和大資料對電影產業的作用基礎上，著重從電影產業各個鏈條角度進行電影產業的資料採擷研究。主要對電影的製作、投資、宣傳、發行、放映、文化傳播等環節進行建模、演算法實現和實證分析，通過對電影產業不同環節資料採擷的理論和方法進行研究，提供大資料助力電影產業的建模思路和應用場景，彌補這一領域系統研究的不足。

全書共分8章，第1、2章著重梳理電影產業構成、現存問題、大資料對電影產業的作用；第3章梳理電影產業相關資料，在此基礎上對電影產業資料的基礎性進行分析挖掘；第4章主要針對電影宣發環節，從映前、映中和映後環節進行電影行銷資料採擷研究；第5章從電影放映角度，利用機器學習理論和計量模型進行電影票房影響因素分析；第6章從電影受眾角度進行用戶行為分析和滿意度評價研究；第7章主要基於VOD點播頻道資料，進行電影個性節目推薦研究；第8章從電影產業宏觀層面，對中國電影產業對外輸出能力進行定量化評價研究。全書從數學建模和分析角度提供大量應用實例。

本書由中國傳媒大學王妍、柴劍平共同編著。在編寫過程中參考了參考文獻中所列的相關書籍和資料，在此向這些書籍和資料的編寫者表示衷心的感謝。在本書的編寫過程中，部分章節文獻調研、資料處理、建模與演算法實現等由中國傳媒大學廣電大資料研究所李波老師、茹玉年博士、江茜、張咪咪、張海悅、徐雅琳、王緒滕、常小宇、檀雷雷和卿楓等碩士研究生協助完成，王緒滕調研梳理第1章和第3章文獻，常小宇梳理第2章內容，張咪咪對第5章內容進行建模分析，江茜撰寫第6章部分內容，茹玉年撰寫第7章部分內容，張海悅撰寫第8章部分內容，檀雷雷和卿楓同學校對本書文稿，對各位同學的辛勤付出表示感謝。本書的編寫和出版也得到了清華大學出版社的大力支持，在此一併表示衷心的感謝。

由於時間倉促及學識有限，書中難免有不足之處，請讀者不吝指正。

作　者
2019年10月